( PDF ) Segmentação de objetos de aprendizagem e abordagens para sua utilização

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLOGIA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA

SEGMENTAÇÃO DE OBJETOS DE APRENDIZAGEM E ABORDAGENS PARA

SUA UTILIZAÇÃO

Edmar Welington Oliveira

Orientadores

Prof. Dr. Sean Wolfgand Matsui Siqueira

Profª. Drª. Maria Helena Lima Baptista Braz

RIO DE JANEIRO, RJ – BRASIL

MARÇO DE 2009

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SEGMENTAÇÃO DE OBJETOS DE APRENDIZAGEM E ABORDAGENS PARA

SUA UTILIZAÇÃO

Edmar Welington Oliveira

DISSERTAÇÃO APRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA

OBTENÇÃO DO TÍTULO DE MESTRE PELO PROGRAMA DE PÓS-

GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESTADO

DO RIO DE JANEIRO (UNIRIO). APROVADA PELA COMISSÃO

EXAMINADORA ABAIXO ASSINADA.

Aprovada por:

________________________________________________

Sean Wolfgand Matsui Siqueira, D.Sc. - UNIRIO

________________________________________________

Maria Helena Lima Baptista Braz, Ph.D. - IST-UTL

________________________________________________

Flávia Maria Santoro, D.SC. - UNIRIO

________________________________________________

Neide dos Santos, D.Sc. - UERJ

________________________________________________

Ângelo Ernani Maia Ciarlini, D.Sc. - UNIRIO

________________________________________________

Rubens Nascimento Melo, D.Sc. - PUC-RIO

RIO DE JANEIRO, RJ – BRASIL

MARÇO DE 2009

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Oliveira, Edmar Welington.

O48 Segmentação de objetos de aprendizagem e abordagens para sua

utilização / Edmar Welington Oliveira, 2009.

xii, 131f.

Orientador: Sean Wolfgand Matsui Siqueira.

Co-orientador: Maria Helena Lima Baptista Braz.

Dissertação (Mestrado em Informática) – Universidade Federal do

Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2009.

1. Ensino baseado na Web. 2. Objetos de aprendizagem. 3. Segmen-

tação. 4. Reutilização. 5. Metadados. 6. Multimídia interativa.

7. Ontologias (Computação). I. Siqueira, Sean Wolfgand Matsui.

II. Braz, Maria Helena Lima Baptista. III. Universidade Federal do

Estado do Rio de Janeiro (2003-). Centro de Ciências Exatas e Tec-

nologia. Curso de Mestrado em Informática. IV. Título.

CDD – 005.5

Dedicatória

Ao meu grande mestre Sean Siqueira.

Agradecimentos

Primeiramente a Deus, por guiar todos os meus passos;

Aos meus pais Daniel e Izenira, pelo amor incondicional, o apoio nas horas difíceis, os

ensinamentos nos momentos adequados, as comemorações nas vitórias, pelo incentivo,

suporte e, acima de tudo, pela humildade que sempre os acompanhou, pela alegria e

presteza que sempre concederam às pessoas à sua volta. Agradeço pela honra de tê-los

como pais e por me ensinarem a ser a pessoa que sou hoje. Vocês são exemplos de vida

para mim. Amo-os muito.

Aos meus familiares e às minhas irmãs do coração, Gislaine e Ladyane, pelo amor,

incentivo, torcida em todos os momentos da minha vida. Pelo exemplo de luta e

humildade. Vocês são essenciais na minha vida. Amo vocês.

À minha namorada Stéphanie, pelo amor, companheirismo, paciência, ensinamentos e

pelos inúmeros momentos maravilhosos que sempre compartilhamos, mesmo quando a

distância se apresentou como um desafio. Você foi essencial na concretização deste

trabalho, não apenas por me ajudar na finalização do mesmo, mas pelo grande amor que

sempre me ofereceu, o qual me deu forças para sempre seguir em frente. Apesar das

dificuldades que enfrentamos durante este trabalho, você sempre esteve disposta a me

seguir, a me amar. Prova de amor maior não existe. Amo-te demais, meu anjo.

A Valdemiro, Fúlvia, Pâmela e Louise, minha segunda família, pelo imenso suporte,

amizade, confiança, presteza e carinho. Agradeço por me receberem sempre de braços

abertos e por tornarem minha caminhada sempre mais agradável.

Ao meu orientador Sean Siqueira, a quem dedico esta dissertação. Pelos ensinamentos

valiosos desde que nos conhecemos, pela dedicação para comigo – inclusive mesmo

antes do início do mestrado -, pela honra de conviver com um grande mestre e pessoa.

Agradeço também pela compreensão, pelas cobranças nos momentos devidos, pelo

incentivo nos momentos de desânimo e, acima de tudo, pela presteza. Foi um prazer e

uma honra conviver e ser orientado por você. Desejo que a amizade e parceria perdurem

para além das fronteiras do mestrado.

À Maria Helena Braz, minha co-orientadora, pelo incentivo, carinho e suporte

incondicionais, pelo exemplo de dedicação e pela animação em todos os momentos.

Agradeço sua presença, mesmo na distância física, e tomo-a como um exemplo de

personalidade e orientação. Obrigado por me ajudar nessa jornada. Assim como disse ao

Sean, desejo que a amizade e parceria perdurem para além do mestrado.

Aos amigos Eduardo, Rodrigo e Marcelo, por compartilharem esse caminho comigo,

tornando-o mais prazeroso e descontraído. Agradeço pela amizade, pelas sugestões,

pelo incentivo e também pela torcida. Desejo felicidades a todos vocês.

Aos professores Flávia Santoro, Mariano Pimentel e Ângelo Ciarlini, pelas sugestões

valiosas oferecidas durante os seminários de acompanhamento, os quais ajudaram, em

muito, a construir e a melhorar meu trabalho de dissertação. Obrigado pelas palavras de

incentivo e pelo ensinamento transmitido a mim.

A todos os professores do PPGI, os quais foram sempre um exemplo de dedicação e

profissionalismo, ensinando não apenas o necessário para a formação dos alunos, mas

oferecendo-lhes todo o carinho possível nesta, por vezes, difícil caminhada que é a

busca pelo conhecimento. A forma como todos vocês abraçaram e se dedicaram a esse

mestrado é um exemplo a ser seguido. Desejo muito sucesso a vocês e ao programa.

Aos incontáveis companheiros do mestrado, colegas e funcionários do PPGI, pelos

momentos de descontração, pelas boas conversas, pelo suporte nos momentos

necessários e pela torcida. Obrigado a todos por compartilharem desse momento único

comigo, tornando-o mais agradável.

Aos professores que participaram da Banca, Ângelo Ciarlini, Flávia Santoro, Neide dos

vii

Santos e Rubens Melo, por atenderam prontamente ao chamado para fazer parte desta,

pelo prazer de tê-los como avaliadores, por aprovarem este trabalho, pelas sugestões de

melhorias e pelas palavras de carinho ao final dessa jornada.

Ao NP2Tec, por me aceitar de braços abertos na minha chegada ao Rio. Agradeço

muito pelo suporte oferecido nesta transição, tornando-a mais suave. A todos, agradeço

pelos ensinamentos, pelo ambiente descontraído e pelo companheirismo.

Aos professores e amigos da UFJF, na qual comecei minha jornada no ensino superior.

Em especial àqueles que me incentivaram a me inscrever no processo de seleção para o

mestrado da Unirio.

Aos professores Rubens Nascimento Melo e Marco Antônio Casanova, da PUC-Rio,

por me concederem a oportunidade e o privilégio de tê-los como orientadores no

doutorado, uma nova jornada que se inicia.

A FAPERJ, pela ajuda financeira recebida durante o curso, tornando possível a

concretização deste trabalho.

viii

OLIVEIRA, Edmar Welington. Segmentação de Objetos de Aprendizagem e

Abordagens Para Sua Utilização. UNIRIO, 2009. 131 páginas. Dissertação de

Mestrado. Departamento de Informática Aplicada, UNIRIO.

RESUMO

O desenvolvimento de materiais instrucionais no contexto da Educação Baseada

na Web é particularmente importante. Entretanto, este processo, principalmente em

relação àqueles que incorporam características multimídias, é considerado caro e

demorado, razões pelas quais se justifica a abordagem de reutilização. Neste contexto, o

uso conjunto de Objetos de Aprendizagem (OAs) e seus respectivos metadados têm sido

amplamente adotados. Entretanto, apesar do uso de padrões de metadados para OAs

tornar sua aceitação mais ampla, muitos usuários demonstram dificuldades em utilizar e

reutilizar tais OAs, principalmente se o interesse está restrito a partes específicas do

conteúdo destes materiais. Da forma como os mesmos são atualmente estruturados, só é

possível reutilizá-los considerando-se o acesso aos seus conteúdos como um todo.

Assim, a tendência é que os mesmos fiquem cada vez menores, pois quanto mais

granulares estiverem os conteúdos, mais facilmente será possível reutilizá-los em

diferentes contextos educacionais. Uma proposta para permitir o acesso e o reuso de

partes específicas de seus conteúdos é prover uma descrição estruturada de tais partes –

configurando-as como segmentos de informação reutilizáveis. Assim, esta dissertação

propõe uma arquitetura e sistemática para representar o conteúdo de OAs em um nível

mais granular do que o considerado na sua construção, propondo sua estruturação em

segmentos de informação reutilizáveis. Assim, uma vez desenvolvidos, os segmentos

podem ser mais facilmente utilizados em diferentes abordagens educacionais.

Igualmente se discutem e avaliam algumas dessas abordagens, a saber: composição de

segmentos, complementação de suas descrições através de modelos de conteúdo,

utilização destes em um cenário de aprendizagem colaborativa e exploração de

inferências lógicas (através relacionamentos estabelecidos entre diferentes segmentos).

É também apresentado um caso de estudo onde estas abordagens são avaliadas.

Palavras-Chave: Ensino Baseado na Web, Objetos de Aprendizagem, Segmentação,

Reuso, Metadados, Multimídia Interativa e Ontologias.

ABSTRACT

The development of instructional materials in the context of Web Based

Education is particularly important. However, this process, especially when considering

materials with multimedia characteristics, is considered expensive and time-consuming,

justifying the reuse approach. In this context, the combined use of Learning Objects

(LOs) and their respective metadata has been widely adopted. However, despite the use

of metadata standards for LOs has improved its acceptance, many users still have

difficulties in using and reusing such LOs, especially if their interest is restricted to

specific parts of these materials. In fact, considering the way they are currently

structured, it is only possible to reuse them accessing their content as a whole. Thus, the

tendency is that they get increasingly smaller, because the more granular is the content,

more easily it is to reuse it in different educational contexts. A proposal to allow the

access and reuse of specific parts of LOs content is to provide a structured description

of such parts – configuring them as reusable segments of information. So, this

dissertation proposes an architecture and a systematic way to represent the content of

LOs at a more granular level than considered in its construction, proposing its partition

in reusable segments of information. Thus, once developed, the segments may be more

easily used in different educational approaches. This work also discusses and assesses

some of these approaches: composition of segments, additional description of segments

through content models, their usage in a scenario of collaborative learning, and logical

inferences handling (through relationships established between different segments). A

case study is also presented where these approaches are assessed.

Keywords: Web Based Learning, Learning Objects, Segmentation, Reuse, Metadata,

Interactive Multimedia and Ontologies.

Índice do Texto

Índice do Texto ............................................................................................................... x

Índice de Figuras .........................................................................................................xiii

Lista de Símbolos.......................................................................................................... xv

1. Introdução................................................................................................................... 1

1.1 Contexto e Motivação ........................................................................................ 1

1.2 Objetivos da Dissertação.................................................................................... 4

1.3 Organização da Dissertação............................................................................... 5

2. Fundamentação Teórica ............................................................................................ 7

2.1 Os Diferentes Níveis de Informação em Processos de EBW............................. 7

2.2 Objetos de Aprendizagem.................................................................................. 8

2.2.1 Granularidade de OAs..................................................................................... 8

2.2.2 Reutilização de OAs........................................................................................ 9

2.2.3 Descrição de OAs.......................................................................................... 10

2.3 Padrão de Metadados LOM ............................................................................. 11

2.4 Padrão de Metadados MPEG-7........................................................................ 12

2.4.1 Segmentação Temporal................................................................................. 15

2.5 Representação de Conteúdo Educacional ........................................................ 15

2.6 Ontologias e Linguagem OWL........................................................................ 17

2.7 Linguagem de Regras SWRL .......................................................................... 18

3. Arquitetura Proposta............................................................................................... 21

3.1 Arquitetura Proposta ........................................................................................ 21

3.1.1 Componente de Interface com Usuário......................................................... 22

3.1.2 Componente de Segmentação Lógica de OAs.............................................. 23

3.1.3 Componente de Composição de Segmentos ................................................. 23

3.1.4 Componente de Descrição ............................................................................ 24

3.1.5 Componente de Busca................................................................................... 24

3.1.6 Componente de Raciocínio........................................................................... 25

3.1.7 Componente de Acesso a Dados................................................................... 25

3.1.8 Banco de OAs ............................................................................................... 26

3.1.9 Banco de Metadados ..................................................................................... 26

3.1.10 Banco de Composições............................................................................... 26

3.1.11 Banco de Regras Lógicas............................................................................ 26

3.1.12 Banco de Modelos....................................................................................... 27

3.1.13 Componente de Administração................................................................... 27

3.2 Abordagens Suportadas pela Arquitetura ........................................................ 27

3.2.1 Sistemática de Segmentação Lógica de OAs................................................ 28

3.2.2 Sistemática de Composição de Segmentos................................................... 29

3.3 Influência dos Modelos de Conteúdo na Segmentação e Composição............ 30

3.3.1 Modelo de Conteúdo de Aprendizagem........................................................ 30

3.3.2 Uso de Modelo de Conteúdo na Segmentação Lógica de OAs .................... 31

3.3.3 Uso de Modelo de Conteúdo na Composição de Segmentos........................ 31

3.3.4 Correspondências7 entre Modelos de Conteúdo........................................... 31

3.4 Tratamento de Relacionamentos entre Segmentos .......................................... 33

3.4.1 Relacionamentos de Segmentos.................................................................... 33

3.4.2 Inferências Lógicas ....................................................................................... 35

4. Desenvolvimento do Protótipo................................................................................. 38

4.1 Implementação do Protótipo............................................................................ 38

4.2 Segmentação Lógica de OAs e Descrição de Segmentos................................ 39

4.3 Composição de Segmentos .............................................................................. 44

4.3.1 Exibição de Composições de Segmentos...................................................... 46

4.4 Relacionamento de Segmentos ........................................................................ 49

4.5 Componente de Raciocínio .............................................................................. 51

4.5.1 Representação OWL do LOM ...................................................................... 51

4.5.2 Regras Lógicas.............................................................................................. 52

4.5.3 Raciocinador Bossam.................................................................................... 54

4.5.4 Sistemática de Execução das Inferências...................................................... 54

5. Estudo de Caso.......................................................................................................... 56

5.1 Enfoque do Estudo de Caso ............................................................................. 56

5.2 Objetivo do Estudo de Caso............................................................................. 56

5.3 Material Selecionado Para o Estudo de Caso................................................... 57

5.4 Descrição Geral do Estudo de Caso................................................................. 57

5.5 Organização do Estudo de Caso....................................................................... 58

5.5.1 Primeira Etapa............................................................................................... 58

xii

5.5.1.1 Montagem de Apresentação de Vídeo ....................................................... 59

5.5.1.2 Criação de Segmentos Não Categorizados ................................................ 59

5.5.2 Segunda Etapa............................................................................................... 60

5.5.2.1 Composição de Segmentos Não Categorizados......................................... 60

5.5.2.2 Análise de Segmentos ................................................................................ 62

5.5.3 Terceira Etapa ............................................................................................... 62

5.5.3.1 Criação de Segmentos Categorizados........................................................ 62

5.5.4 Quarta Etapa.................................................................................................. 63

5.5.4.1 Montagem de Composição de Segmentos Categorizados ......................... 63

5.6 Questionários de Avaliação ............................................................................. 64

5.6.1 Objetivos dos Questionários ......................................................................... 64

5.6.2 Sistemática de Aplicação .............................................................................. 66

6. Apresentação dos Resultados .................................................................................. 67

6.1 Composição de Segmentos .............................................................................. 67

6.2 Segmentação Lógica de OAs ........................................................................... 71

6.3 Avaliação do Uso de Modelos de Conteúdo.................................................... 73

6.4 Aprendizagem Colaborativa Baseada no Compartilhamento de Segmentos... 77

6.5 Relacionamentos entre Segmentos................................................................... 81

6.6 Reutilização de OAs......................................................................................... 84

6.7 Visão Geral das Abordagens Apresentadas ..................................................... 87

6.8 Análise Geral dos Resultados .......................................................................... 88

7. Considerações Finais................................................................................................ 89

7.1 O Trabalho Apresentado nesta Dissertação ..................................................... 89

7.2 Trabalhos Relacionados ................................................................................... 90

7.3 Contribuições ................................................................................................... 92

7.4 Trabalhos Futuros ............................................................................................ 95

Referências Bibliográficas ........................................................................................... 98

Apêndice A: Casos de Uso do Protótipo................................................................... 103

Apêndice B: Questionários de Avaliação.................................................................. 108

xiii

Índice de Figuras

Figura 2.1 – Reutilização e contexto (HODINGS, 2004)................................................. 9

Figura 2.2 – Esquema dos elementos MPEG-7 (Adaptado de (MARTINEZ, 2004)).... 13

Figura 2.3 – Descrição de uma imagem por segmentação (FRANCO, 2007) ............... 14

Figura 2.4 – Esquematização de intervalo temporal....................................................... 15

Figura 2.5 – Parte dos elementos definidos pela Cisco.................................................. 16

Figura 2.6 – Sintaxe para regra “temTio”....................................................................... 20

Figura 3.1 – Visão geral da arquitetura proposta............................................................ 22

Figura 3.2 – Sistemática de segmentação lógica de OAs............................................... 29

Figura 3.3 – Sistemática de composição de segmentos.................................................. 30

Figura 3.4 – Exemplo de alinhamento entre modelos de conteúdo................................ 33

Figura 3.5 – Representação esquemática de relacionamentos entre segmentos............. 34

Figura 3.6 – Resultado de busca por segmento .............................................................. 34

Figura 3.7 – Exemplo de regra lógica............................................................................. 36

Figura 3.8 – Exemplo de aplicação de inferência lógica................................................ 36

Figura 4.1 – Exemplo de descrição MPEG-7................................................................. 40

Figura 4.2 – Exemplo de descrição LOM....................................................................... 41

Figura 4.3 – Tela de segmentação de OAs..................................................................... 42

Figura 4.4 – Tela de segmentação com uso de modelo de conteúdo.............................. 44

Figura 4.5 – Tela para criação de composição de segmentos......................................... 45

Figura 4.6 – Representação esquemática dos segmentos definidos ............................... 47

Figura 4.7 – Exemplo de código SMIL para exibição de segmentos............................. 47

Figura 4.8 – Representação esquemática da apresentação da composição .................... 48

Figura 4.9 – Tela de exibição de composições de segmentos ........................................ 48

Figura 4.10 – Tela de definição de relacionamentos entre segmentos........................... 50

Figura 4.11 – Exemplo resumido de descrição LOM em OWL..................................... 51

Figura 4.12 – Descrição SWRL da primeira regra “RegraEBasePara”.......................... 52

Figura 4.13 – Especificação da segunda regra “RegraEBasePara”................................ 53

Figura 4.14 – Representação esquemática de inferências lógicas.................................. 53

xiv

Figura 4.15 – Documento para realização de inferência lógica ..................................... 55

Figura 6.1 – Montagem de apresentação de vídeo ......................................................... 67

Figura 6.2 – Montagem de composição de segmentos................................................... 68

Figura 6.3 – Uso de segmentos na montagem da composição ....................................... 69

Figura 6.4 – Exibição de apresentação de vídeo ............................................................ 69

Figura 6.5 – Exibição de composição segmentos........................................................... 69

Figura 6.6 – Preferência para montagem de nova apresentação de vídeo...................... 70

Figura 6.7 – Preferência para exibição de nova apresentação de vídeo ......................... 70

Figura 6.8 – Composição de segmentos como opção interessante para estudos............ 71

Figura 6.9 – Sistemática de segmentação de OAs.......................................................... 72

Figura 6.10 – Segmentação como facilitador para aprendizagem do conteúdo ............ 72

Figura 6.11 – Preferência de utilização para estudo de conteúdo de OAs ..................... 73

Figura 6.12 – Uso de modelo de conteúdo para categorização de segmentos................ 74

Figura 6.13 – Uso de modelo de conteúdo na descrição de segmentos.......................... 74

Figura 6.14 – Preferência para categorização de segmentos.......................................... 75

Figura 6.15 – Uso de segmentos categorizados na montagem da composição .............. 76

Figura 6.16 – Uso de modelos de conteúdo na montagem de composições .................. 76

Figura 6.17 – Segmentos ajudariam na aprendizagem................................................... 77

Figura 6.18 – Compartilhamento de segmentos promove troca de idéias...................... 78

Figura 6.19 – Análise envolvendo compartilhamento de segmentos............................. 78

Figura 6.20 – Utilização de segmentos para aprendizagem ........................................... 79

Figura 6.21– Comparação entre segmentos desenvolvidos por diferentes grupos......... 79

Figura 6.22 – Grupo avaliado explorou partes não exploradas pelo grupo avaliador.... 80

Figura 6.23 – Grupo avaliador explorou partes não explorados pelo grupo avaliado.... 80

Figura 6.24 – Definição de relacionamentos entre segmentos....................................... 82

Figura 6.25– Relacionamentos entre segmentos ajuda na aprendizagem ...................... 82

Figura 6.26– Visualização de segmentos relacionados na montagem de composição... 83

Figura 6.27 – Preferência para montagem de nova composição.................................... 83

Figura 6.28 – Segmentos relacionados foram utilizados na montagem da composição 84

Figura 6.29 – Quantidade de vídeos utilizados por tarefa.............................................. 85

Figura 6.30 – Quantidade de vídeos utilizados por tarefa.............................................. 86

Figura 6.31 – Reutilizaria as abordagens de segmentação e composição ...................... 87

Lista de Símbolos

AIs

Assessment Items (ou Itens de Avaliação)

API

Application Programming Interface

(ou Interface de Programação de Aplicativos)

CIs

Content Items (ou Itens de Conteúdo)

Descritores

Description Logics (ou Lógica Descritiva)

Esquemas de Descrição

EAD

Educação a Distância

EBW

Educação Baseada na Web

HTML

HyperText Markup Language (ou Linguagem de Marcação de Hipertexto)

JSP

JavaServer Pages

LOM

Learning Objects Metadata (ou Metadados de Objetos de Aprendizagem)

MDS

Esquemas de Descritores Multimídia

MPEG-7

Interface de Descrição de Conteúdo Multimídia

OAs

Objetos de Aprendizagem

OWL

Web Ontology Language (ou Linguagem de Ontologia para Web)

PIs

Practice Items (ou Itens de Prática)

RDF

Resource Description Framework (ou Estrutura de Descrição de Recursos)

RIO

Reusable Information Object (ou Objeto de Informação Reutilizável)

RLO

Reusable Learning Object (ou Objeto de Aprendizagem Reutilizável)

ROSA

Repository of Objects With Semantic Access

(ou Repositório de Objetos com Acesso Semântico)

SBC

Sociedade Brasileira de Computação

SGBD

Sistema de Gerência de Banco de Dados

SMIL

Synchronized Multimedia Integration Language

(ou Linguagem de Integração de Multimídia Sincronizada)

SWRL

Semantic Web Rule Language (Linguagem de Regras para Web Semântica

xvi

UML

Unified Modeling Language (ou Linguagem de Modelagem Unificada)

W3C

World Wide Web Consortium

XML

Extensible Markup Language (ou Linguagem extensível de formatação)

1. Introdução

Neste capítulo, discute-se o contexto, a motivação, os objetivos e a organização

da dissertação. Inicialmente, apresenta-se uma breve visão geral sobre educação baseada

na Web, ressaltando-se a importância dos materiais instrucionais desenvolvidos no

contexto desta modalidade educacional, a dificuldade associada ao desenvolvimento dos

mesmos e o interesse em sua reutilização, principalmente considerando o acesso a

partes específicas de seus conteúdos. Em seguida, expõem-se os objetivos e a forma

segundo a qual a dissertação está organizada.

1.1 Contexto e Motivação

A Educação a Distância (EAD) corresponde a uma modalidade educacional na

qual a mediação didático-pedagógica nos processos de ensino e aprendizagem ocorre

com a utilização de meios e tecnologias de informação e comunicação, com estudantes e

professores desenvolvendo atividades educacionais em diversos lugares ou tempos

(LDB, 1998). Mostra-se como uma das alternativas ao ensino tradicional ao possibilitar

a auto-aprendizagem, com mediação de materiais instrucionais organizados e veiculados

por diversos meios de comunicação.

O contínuo desenvolvimento tecnológico tem influenciado a EAD, ampliando

suas possibilidades e alcance (DUTRA, 2003). A expansão das redes de computadores e

o desenvolvimento da infra-estrutura de comunicação possibilitaram o uso da Internet e

da Web no contexto da educação, facilitando e aumentando o acesso dos usuários à

informação. A Educação Baseada na Web (EBW) surge como uma alternativa para

apoiar processos de ensino e aprendizagem, caracterizando uma nova etapa no processo

evolutivo da educação.

Dentre os vários aspectos que fazem da Internet e Web tecnologias importantes

para promover o ensino e a aprendizagem destacam-se a flexibilidade temporal,

permitindo a cada usuário definir quando e em que ritmo pode entregar-se ao estudo;

flexibilidade espacial, possibilitando que o acesso aos processos educacionais seja

realizado para além das salas de aula; flexibilidade curricular, permitindo a cada usuário

atingir seus objetivos explorando materiais que lhe sejam mais significativos, conforme

sua necessidade, capacidade e interesse; e flexibilidade em relação à disponibilização de

materiais instrucionais – principalmente considerando a rápida difusão dos mesmos

(SOUSA, 2005).

Considerando a utilização da EBW, a aprendizagem ocorre, em parte, a partir do

acesso a informações instrucionais digitais bem estruturadas (RELVÃO, 2006). Neste

sentido, o desenvolvimento de materiais que ofereçam suporte a processos educacionais

é particularmente importante. A Web influenciou o surgimento desses materiais na

medida em que facilitou seu compartilhamento e processamento. Contudo, seu

desenvolvimento, principalmente em relação àqueles que incorporam características

multimídia, é visto como um processo caro e demorado (CHRISTIANSEN &

ANDERSON, 2004). Portanto, é importante considerar a possibilidade de se reutilizar

materiais já existentes. A oportunidade de se reutilizar artefatos já desenvolvidos é vista

como uma alternativa à construção de novos materiais. Esta abordagem torna-se ainda

mais interessante e promissora ao se observar o grande volume de documentos

disponíveis na Web.

É neste contexto de reutilização que Objetos de Aprendizagem (OAs) assumem

um papel de grande importância. São muitos os autores em cujas obras encontram-se

definições para OAs (DOWNES, 2001), (SOSTERIC & HESEMEIER, 2002),

(TAROUCO et al., 2003) e (WILEY, 2000). Alguns dão maior ênfase ao seu caráter

reutilizável, enquanto outros ressalvam o fato de se tratarem de materiais multimídia,

cujo desenvolvimento depende de novas tecnologias. Contudo, apesar das várias

definições, observa-se um consenso em torno do conceito básico de porções

reutilizáveis de conteúdo instrucional, descritas por metadados - facilitando sua

pesquisa e recuperação. Para o trabalho apresentado nesta dissertação, considera-se

como OA todo e qualquer material digital disponível e acessível na Web que possa ser

utilizado em processos de ensino e aprendizagem, ainda que não tenha sido

desenvolvido para tal propósito.

A abordagem de OAs está intrinsecamente relacionada com a idéia de

reutilização. Entretanto - e destacando-se como o problema considerado nesta

dissertação -, da forma como os mesmos são atualmente estruturados, só é possível

reutilizá-los considerando-se o acesso aos seus conteúdos como um todo. Isso quer dizer

que embora possa ser desejável acessar apenas parte(s) de seus conteúdos, atualmente

só é possível acessar os mesmos inteiramente, limitando seu potencial de reuso e o

retorno do investimento aplicado no seu desenvolvimento. Neste contexto, OAs devem

ser criados com enfoque em reuso e a tendência é que os mesmos fiquem cada vez

menores (HODINGS, 2004). Quanto mais granular (menor) estiver o conteúdo, mais

facilmente será reutilizado, embora menos contextualizado. Quanto mais

contextualizado estiver, mais difícil será seu reuso sem a necessidade de modificações

(WAGNER, 2002).

Considerando-se os materiais disponíveis na Web que não foram desenvolvidos

com enfoque em reuso (ou aqueles cujo desenvolvimento, apesar de contemplá-lo, não

considerou a granularidade adequada ao máximo reuso), uma proposta para permitir o

acesso e reutilização de partes específicas de seus conteúdos (sem, contudo, ser preciso

considerar o acesso ao OA como um todo) é prover uma descrição estruturada de tais

partes – configurando-as como segmentos de informação reutilizáveis. Esta proposta, da

forma como exposta, compreende a hipótese considerada nesta dissertação. Desta

forma, torna-se possível acessar e reutilizar apenas tais partes (abstraindo-se do restante

do conteúdo na qual as mesmas se encontram), úteis para uma necessidade e interesse

particulares. Nesta dissertação, tal descrição consiste na segmentação e corresponde à

delimitação (definição de início e fim) de um segmento de conteúdo de OA e sua

respectiva descrição. Contudo, a mesma deve ainda possibilitar que os segmentos sejam

facilmente localizados e contextualizados.

Possibilitar que usuários acessem e utilizem partes específicas do conteúdo dos

materiais digitais disponíveis na Web ou em repositórios de OAs (abertos ou não),

abstraindo-se de partes não condizentes com seus objetivos educacionais, corresponde à

motivação do trabalho apresentado nesta dissertação. Neste contexto, é possível dizer

que o mesmo visa contribuir para o reuso dos próprios OAs. Para a descrição

estruturada proposta, considera-se o uso de conjuntos de metadados complementares

com enfoque nas propriedades educacionais e multimídia dos segmentos, o que é obtido

nesta dissertação utilizando-se, respectivamente, partes específicas dos padrões de

metadados LOM (IEEE LTSC, 2002) e MPEG-7 (MARTINEZ, 2004). Este último foi

adotado por possibilitar a delimitação de segmentos no corpo do conteúdo de OAs e o

primeiro por vislumbrar-se a utilização dos segmentos em processos de ensino e

aprendizagem.

1.2 Objetivos da Dissertação

Considerando-se a disponibilidade de materiais digitais que podem ser utilizados

na EBW, é prática corrente usuários dividirem seus conteúdos em unidades menores,

que são depois agregadas a outras, construindo-se novos materiais que respondem com

maior precisão aos seus objetivos educacionais. Assim, o trabalho apresentado nesta

dissertação visa prover uma forma de representar partes do conteúdo de OAs, de forma

a alcançar mais granularidade do que a considerada na sua construção. Especificamente,

propõe-se estruturar o conteúdo de OAs em segmentos de informação reutilizáveis. Para

atingir este objetivo, definem-se uma arquitetura e uma sistemática para segmentação de

conteúdo de OAs. Contudo, ressalta-se que tal segmentação, no contexto desta

dissertação, é realizada em um nível lógico, não se considerando uma quebra física do

conteúdo de OAs. No restante do texto desta dissertação, utilizar-se-á a expressão

“segmentação lógica” para indicar esta segmentação em nível lógico do conteúdo de

OAs. Para a delimitação dos segmentos, utiliza-se o MPEG-7. Já para sua descrição

contextual, utiliza-se o LOM.

Um aspecto interessante relacionado ao processo de segmentação lógica de OAs

é a possibilidade de utilização dos segmentos, uma vez desenvolvidos, em diferentes

abordagens educacionais. Deste modo, também é objetivo desta dissertação apresentar,

discutir e avaliar algumas dessas abordagens, a saber: composição de segmentos,

complementação de suas descrições através de modelos de conteúdo, utilização destes

em um cenário de aprendizagem colaborativa e exploração de inferências lógicas

(através relacionamentos estabelecidos entre diferentes segmentos). A seguir, detalham-

se tais abordagens.

No contexto desta dissertação, uma composição de segmentos corresponde a um

agrupamento destes, dispostos em uma ordem seqüencial específica. Neste trabalho,

argumenta-se que tais composições correspondem a artefatos interessantes para prover

aprendizagem. A idéia central desta abordagem é a seleção dos segmentos mais

significativos para uma determinada necessidade educacional (baseando-se, por

exemplo, na capacidade de aprendizado, interesses e outras características relacionadas

a um dado usuário) e seu posterior agrupamento, visando à formação de um artefato

instrucional útil para se atingir um objetivo de aprendizagem particular.

Também no contexto da dissertação, um modelo de conteúdo define elementos a

serem utilizados para representar meta-informação contida em materiais instrucionais.

Assim, além da descrição provida pelo padrão LOM, argumenta-se que o uso de

modelos de conteúdo pode completar a descrição de segmentos, facilitando tanto sua

localização quanto sua contextualização educacional. Especificamente, propõe-se a

utilização de modelos de conteúdo como uma forma de categorizar segmentos.

Também se argumenta, nesta dissertação, que os segmentos podem ser utilizados

para prover um cenário de aprendizagem colaborativa. O foco desta abordagem está na

possibilidade de alunos aprenderem a partir de segmentos desenvolvidos por outros

alunos, mediante um compartilhamento de segmentos. Nesta dissertação, o termo

“colaboração” é visto como a junção de esforços para se atingir um objetivo comum

(aprendizado), sem necessariamente uma construção conjunta.

Outra abordagem considerada é a definição de relacionamentos entre segmentos.

Argumenta-se que esta prática pode auxiliar processos de aprendizagem na medida em

que se possibilita a realização de uma navegação exploratória entre os mesmos. De fato,

é possível ao usuário, durante seu processo educacional, navegar e explorar o conteúdo

de diferentes segmentos, guiando-se pelas relações estabelecidas entre os mesmos.

Contudo, outro foco está na possibilidade de se realizar inferências lógicas através

destes relacionamentos. A idéia central desta abordagem é descobrir relacionamentos

implícitos entre segmentos, provendo aos usuários mais relacionamentos entre os

mesmos, o que poderia facilitar o processo de exploração de conteúdo.

1.3 Organização da Dissertação

Além deste capítulo de introdução, esta dissertação está organizada conforme

descrito a seguir.

O capítulo 2 apresenta definições necessárias para o entendimento do trabalho.

Discutem-se diferentes níveis semânticos de informação a serem considerados em um

ambiente de EBW, algumas características associadas aos OAs, uma proposta para

representação de conteúdo educacional, os padrões de metadados LOM e MPEG-7 e,

por fim, as linguagens para representação de ontologias (OWL) e regras lógicas

(SWRL).

O capítulo 3 apresenta a arquitetura proposta para implantação do nível de

estruturação e representação das informações contidas em OAs, descrito no capítulo 2.

Além disso, descrevem-se as sistemáticas de segmentação lógica de OAs e composição

de segmentos e discute-se a influência de modelos de conteúdo nas mesmas, a definição

de relacionamentos entre segmentos e a realização de inferências lógicas utilizando-se

destes relacionamentos.

O capítulo 4 discorre sobre a implementação de um protótipo baseado na

arquitetura apresentada no capítulo 3. Inicialmente, descreve-se o desenvolvimento do

mesmo como um todo, destacando-se as tecnologias utilizadas. Em seguida, discute-se

sua implementação, visando suportar a realização das várias abordagens mencionadas

na seção anterior. Algumas telas do protótipo, ilustrando o suporte oferecido a algumas

dessas abordagens, são apresentadas e descritas.

O capítulo 5 descreve o estudo de caso realizado nesta dissertação (que utilizou

o protótipo desenvolvido, apresentado no capítulo 4), para avaliação das abordagens

mencionadas na seção anterior. Apresenta-se uma descrição geral do estudo de caso,

abordando sua organização, bem como as atividades realizadas no mesmo. Ademais,

discutem-se os questionários de avaliação utilizados, apresentando seus objetivos e sua

sistemática de aplicação.

O capítulo 6 apresenta e discute os resultados obtidos a partir do estudo de caso,

referente às abordagens mencionadas no capítulo 5. Finalmente, o capítulo 7 é dedicado

à apresentação das considerações finais, comparações com trabalhos relacionados,

contribuições do trabalho apresentado nesta dissertação e sugestões para trabalhos

futuros.

2. Fundamentação Teórica

Este capítulo apresenta definições importantes para a compreensão do trabalho

apresentado nesta dissertação. Inicialmente, descrevem-se diferentes níveis semânticos

de informação a serem considerados em processos de ensino e aprendizagem realizados

no contexto da EBW. Em seguida, discute-se acerca dos OAs, elucidando-se questões

referentes à granularidade, reutilização e descrição dos mesmos. Posteriormente,

considerando este contexto de descrição, apresentam-se os padrões de metadados LOM

e MPEG-7. Por fim, discute-se a proposta para estruturação de conteúdo educacional

definida pela Cisco Systems. Inc. (empresa focada no trabalho com OAs reutilizáveis) –

doravante referenciada por Cisco –, apresenta-se o conceito de ontologias, bem como as

linguagens para representação de ontologias e regras lógicas, respectivamente OWL e

SWRL.

2.1 Os Diferentes Níveis de Informação em Processos de EBW

Ao analisarmos os processos de EBW, especificamente no que tange aos

conteúdos de aprendizagem, podem-se observar três níveis semânticos de informação

(SIQUEIRA, 2005). Em um nível mais alto está a coordenação de conteúdos e

atividades de aprendizagem – a qual deve ser realizada de modo que os objetivos de

aprendizagem sejam cumpridos. Isto implica em definir agrupamentos de conteúdo e

atividades considerando critérios, tais como características dos alunos e pré-requisitos

de conhecimento. Além destes agrupamentos, há também a necessidade de se rastrear o

desempenho dos alunos – o que é realizado através das interações destes com o

ambiente educacional, conteúdo, atividades e ainda com outros participantes.

Em um nível intermediário encontram-se os OAs – materiais digitais de ensino e

aprendizagem representados por arquivos multimídia (apresentados com maior detalhe

na próxima seção). Também são considerados os materiais que representam

agrupamentos destes arquivos. Contudo, além de representar os próprios arquivos

multimídia, é importante proporcionar visões dos mesmos que sejam personalizadas em

termos de conteúdo, segundo o perfil dos alunos e do próprio ambiente de

aprendizagem. Finalmente, em um terceiro nível, observa-se a necessidade de se

identificar e representar a semântica dos OAs, ou seja, faz-se importante estruturar e

representar o conteúdo destes objetos. Desta forma, ao invés de se reutilizar os

materiais, torna-se possível reutilizar seus conteúdos. Nesta dissertação, como o

enfoque está em acessar partes específicas do conteúdo de OAs, pode considerar-se que

o trabalho se desenvolve considerando-se este último nível. Assim, uma arquitetura é

proposta e apresentada no próximo capítulo, visando a implantação do mesmo.

2.2 Objetos de Aprendizagem

Observa-se que as dificuldades e os custos associados à criação de materiais

instrucionais a serem disponibilizados na Web, principalmente daqueles que incorporam

características multimídia, tornaram o reuso uma necessidade real e desejável

(RELVÃO, 2006). É neste contexto que surgem os Objetos de Aprendizagem (OAs),

desenvolvidos segundo uma visão centrada no paradigma de Orientação a Objetos.

Como discutido no capítulo introdutório, são várias as definições atribuídas a OAs.

Contudo, a mais referenciada é definida pelo IEEE LTSC (IEEE LTSC, 2002): “um OA

é qualquer entidade, digital ou não, que pode ser utilizada para aprendizagem, educação

e treinamento”. No contexto desta dissertação, algumas características associadas a OAs

são, particularmente, importantes. As subseções a seguir discutem-nas.

2.2.1 Granularidade de OAs

A granularidade de um recurso digital de aprendizagem refere-se ao tamanho e à

decomponibilidade (capacidade do recurso ser dividido em unidades menores) do

mesmo (ROBSON, 2004). A importância desta propriedade está relacionada com a

reutilização do conteúdo. De fato, segundo WILEY (2000) observou o relacionamento

inverso entre o tamanho de um OA e sua reusabilidade, afirmando que à medida que o

tamanho de um OA diminui (granularidade mais alta), seu potencial para reuso em

múltiplas aplicações aumenta. Para HODINGS (2004), OAs devem ser criados com

enfoque em reuso e a tendência é que os mesmos fiquem cada vez menores. A figura 2.1

ilustra uma visão de associação entre granularidade e reutilização.

Com base nestes preceitos, pode-se dizer que o trabalho apresentado nesta

dissertação visa possibilitar a representação de objetos de informação, bem como dos

elementos de mídia associados a eles, em uma visão mais factível de ser implementada

do que a visão de desenvolvimento de tais objetos, separadamente, e segundo uma

metodologia específica.

Figura 2.1 – Reutilização e contexto (HODINGS, 2004)

A decisão do nível de granularidade de um OA está dependente do quanto se

pretende capacitar o mesmo para a reutilização e do esforço de desenvolvimento em que

a sua construção implica. Contudo, esta decisão também depende dos conteúdos a

serem abordados e das competências a serem adquiridas, existindo situações em que um

OA só faz sentido se produzido considerando-se uma menor granularidade (maior

contexto educacional), ainda que isto implique em uma menor capacidade de

reutilização.

2.2.2 Reutilização de OAs

A idéia de reutilização é perfeitamente natural entre professores e alunos. A

remontagem de materiais (alteração da estrutura destes), com inclusão de informações

de interesse e exclusão das desnecessárias, é prática corrente em processos de ensino e

aprendizagem – seja na preparação de um material instrucional por um professor, seja

na preparação de um trabalho escolar por alunos, no cumprimento de alguma atividade

educacional. Desta forma, e ainda considerando o contexto do ensino e aprendizagem

suportados por computadores, observa-se a necessidade de se pensar em unidades

educacionais menores, normalizadas e adequadamente descritas, visando facilitar o

processo de recombinação e reutilização das mesmas (SOUSA, 2005).

2.2.3 Descrição de OAs

Embora as facilidades oferecidas pela Internet e Web possibilitem que uma

enorme quantidade de materiais instrucionais seja disponibilizada aos usuários, o acesso

a eles ainda é um problema. De fato, as buscas por tais materiais não consideram seu

contexto de aprendizagem (nem o contexto associado ao usuário que realiza a pesquisa).

Assim, acabam por retornar uma quantidade de informações, por vezes, alheias aos

objetivos dos usuários, não satisfazendo as expectativas educacionais dos mesmos. Isso

faz com que sejam, desnecessariamente, criados materiais parecidos para propósitos

similares.

Desta forma, o esforço de desenvolvimento de OAs centrado na abordagem de

reutilização deve considerar uma descrição dos mesmos, sem a qual se torna

complicado encontrar OAs para necessidades e interesses específicos. De fato, OAs

devem incluir informações sobre seu conteúdo de forma a permitir tomadas de decisão

quanto à sua reutilização em contextos diferentes, sugerindo a possibilidade ou mesmo a

necessidade de adaptação. Para realizar tal descrição, OAs devem fornecer dados sobre

os dados que os constituem (metadados), informando, por exemplo, seus objetivos, a

forma como estão organizados, etc. Metadados são definidos como dados sobre dados

(MARTIN, 1982). Em outras palavras, metadado é a informação sobre o dado que

permite seu acesso e gerenciamento de maneira inteligente e eficiente. Um registro de

metadado consiste em um conjunto de atributos – ou elementos – necessário para

descrever um recurso.

O uso de metadados para descrição de recursos torna a busca pelos mesmos mais

precisa, sua administração mais simples e seu compartilhamento mais eficiente. Esse

conjunto de benefícios motivou o surgimento de vários padrões de metadados – alguns

direcionados a um domínio específico de conhecimento e outros pretendendo ter uma

aplicabilidade mais geral, sem descrever uma área de aplicação particular. No contexto

desta dissertação, dois enfoques são considerados: educação e multimídia.

Especificamente, dois importantes padrões de metadados estão relacionados a estes

enfoques particulares: LOM e MPEG-7. Para a descrição de recursos digitais

educacionais, uma das propostas de padrão de metadados mais utilizadas é o LOM. Já

para descrever recursos digitais multimídia, encontra-se o MPEG-7. As seções a seguir

descrevem cada um destes padrões.

2.3 Padrão de Metadados LOM

Desenvolvido pelo IEEE LTSC (IEEE LTSC, 2002), o LOM (Learning Object

Metadata – LOM) é uma das abordagens de metadados mais promissoras para descrição

de materiais educacionais – razão pela qual recebe grande atenção das comunidades

acadêmicas e das organizações empresariais (RELVÃO, 2006). Os metadados definidos

neste padrão foram criados com o intuito de facilitar a pesquisa, avaliação, aquisição e

uso de OAs, seja por alunos, professores ou sistemas computacionais (IEEE LTSC,

2002). Cada OA pode ser descrito utilizando-se quaisquer dos metadados definidos no

padrão, os quais estão agrupados em nove categorias, cada qual focada na descrição de

um aspecto específico relacionado ao material.

A categoria Características Gerais agrupa as informações que descrevem um

OA como um todo. Em Ciclo de Vida, são agrupadas as informações relacionadas à

história e ao estado corrente do OA, bem como aquelas que descrevem como o mesmo

foi afetado durante sua evolução. Meta-Metadado compreende informações

relacionadas à própria instância do metadado (ao invés do OA em si). A categoria

Técnica agrupa as informações relacionadas aos requisitos e às características técnicas

do OA. A categoria Educacional agrupa as informações relacionadas aos aspectos

educacionais e pedagógicos do OA. Em Direitos, são agrupadas informações

relacionadas aos direitos de propriedade intelectual e condições de uso do OA. Já a

categoria Relação agrupa informações sobre os relacionamentos entre o OA e outros

objetos. A categoria Anotação compreende os comentários relacionados ao uso

educacional do OA, além de prover informações acerca de quem e quando tais

comentários foram criados. Por fim, a categoria Classificação descreve o OA em

relação a um sistema de classificação particular.

Apesar dos muitos elementos definidos no padrão, não é necessária a utilização

de todos para a descrição de OAs. Para cada utilização prática, deverão ser selecionados

os que melhor descrevem o OA, conforme necessário. Para alguns metadados, existem

vocabulários pré-definidos que devem ser utilizados em seu preenchimento. Entretanto,

em alguns casos, os vocabulários são apenas sugeridos e em outros não há sequer

sugestões. Observa-se, assim, a falta de uma padronização na forma como os mesmos

devem ser preenchidos. Neste contexto, vários conjuntos taxonômicos podem ser

utilizados, o que, em determinadas situações, pode acarretar problemas relacionados à

interoperabilidade. Além disso, o padrão possibilita que seja estendido o vocabulário

associado aos metadados. Entretanto, afirma-se que esta prática pode comprometer a

interoperabilidade do material que está sendo descrito.

2.4 Padrão de Metadados MPEG-7

Conhecido oficialmente por “Interface de Descrição de Conteúdo Multimídia”, o

MPEG-7 é um padrão ISO/IEC (que também desenvolveu os padrões MPEG-1, MPEG-

2, MPEG-4 e MPEG-21) criado com o objetivo de padronizar a descrição de conteúdo

multimídia (ISO/IEC, 2004). Para tanto, especifica-se um conjunto de descritores que

podem ser usados para descrever diversos tipos de conteúdos multimídia, favorecendo a

realização de buscas pelos mesmos e facilitando a troca de descrições entre diferentes

sistemas.

MPEG-7 é composto por uma série de elementos, a saber:

 Característica: corresponde a uma qualidade própria, algo intrinsecamente

ligado ao dado que se está descrevendo. Uma característica é representada

através de um descritor e possui um valor;

 Descritores: correspondem à representação de uma característica. Um

descritor define a sintaxe e a semântica da representação da característica.

Através dos descritores, características são associadas a um conjunto de

valores;

 Esquemas de Descrição: especificam os tipos de Descritores que podem ser

utilizados em uma dada descrição, além dos relacionamentos envolvendo

esses Descritores e Esquemas de Descrição;

 Linguagem de Definição de Descrição: permite a criação de novos Esquemas

de Descrição e Descritores. Também permite a extensão dos Esquemas de

Descrição já existentes.

A figura 2.2 apresenta o esquema geral dos elementos definidos no padrão

MPEG-7.

Figura 2.2 – Esquema dos elementos MPEG-7 (Adaptado de (MARTINEZ, 2004))

As descrições de conteúdo definidas com o MPEG-7 podem incluir: informações

descrevendo a criação e o processo de produção do conteúdo (diretores, atores, título,

etc.), informações relativas ao uso do conteúdo (direitos autorais, histórico de uso, etc.),

informações relativas ao armazenamento (formato de armazenamento, codificação,

etc.), características de baixo nível (cor, textura, timbres de som, melodia, etc.),

informação sobre a interação dos usuários com o conteúdo (preferências de uso,

histórico de uso, etc.), informações sobre a estrutura do conteúdo nos aspectos espacial,

temporal ou espaço-temporal (cortes de cena, segmentação em regiões, movimentos de

elementos na cena, etc.), dentre outras.

O padrão MPEG-7 é composto por diversas partes que juntas oferecem um

conjunto de ferramentas para descrição de conteúdo multimídia audiovisual.

MARTINEZ (2004) confirma que a norma MPEG-7 é constituída de partes que podem

ser usadas separadamente, segundo o foco da aplicação. Certas partes estão estritamente

centradas na descrição de vídeos (cor, textura, forma, etc.), outras na descrição de áudio

(reconhecimento de som, timbre, assinaturas de áudio, melodias, etc.) e assim por

diante.

Contudo, considerando-se que o contexto desta dissertação é a segmentação (e

não a descrição de características específicas) de conteúdo de OAs, a parte do padrão

adotada compreende o MDS (Esquemas de Descritores Multimídia), a qual possibilita a

descrição de conteúdo através de uma combinação de dados auditivos, visuais e

textuais. O MDS fornece os descritores a partir dos quais se torna possível realizar a

segmentação de arquivos multimídia. A figura 2.3 ilustra a segmentação sendo

processada sobre uma imagem.

Figura 2.3 – Descrição de uma imagem por segmentação (FRANCO, 2007)

No contexto do padrão MPEG-7, uma segmentação baseia-se em segmentos, que

representam estruturas temporais ou espaciais do conteúdo. Um segmento, no contexto

desta dissertação, é uma seção/porção

de um conteúdo e pode ser decomposto em

segmentos ainda menores, conforme o nível de detalhe pretendido, formando uma

hierarquia de segmentos. A figura 2.3 representa uma segmentação hierárquica de uma

imagem. Ao lado dos segmentos, é possível verificar sugestões para Esquemas de

Descrição (DS) ou Descritores (D) que melhor os descrevem.

É importante destacar que, uma vez criadas, as descrições MPEG-7 podem ser

fisicamente inseridas com a mídia, tanto na mesma seqüência de dados quanto no

Para arquivos audiovisuais, uma seção ou porção de conteúdo corresponde a um intervalo T do mesmo,

tal que T possui um tempo inicial T1 e um tempo final T2. Considerando-se arquivos textuais, uma seção

ou porção de conteúdo poderia estar relacionada a um conjunto de páginas, parágrafos ou mesmo linhas

de texto. Já em arquivos em formato de apresentação (PowerPoint, por exemplo), uma seção ou porção de

conteúdo poderia compreender um conjunto de slides.

mesmo local de armazenagem (neste caso, a mesma pode estar em um documento

distinto). É possível, também, que a descrição esteja em um repositório localizado em

outro ponto da rede na qual a mídia se encontra. Entretanto, neste caso, faz-se

necessário um mecanismo que possibilite ligar a mídia à sua respectiva descrição.

2.4.1 Segmentação Temporal

Para cada tipo de arquivo multimídia, é possível a utilização de um conjunto de

metadados para definição de um segmento específico de seu conteúdo. Considerando-se

mídias com características temporais (vídeos e áudios), pode-se estabelecer a definição

de um “Intervalo Temporal” – especificado no MPEG-7. A figura 2.4 ilustra a definição

de um intervalo temporal.

Figura 2.4 – Esquematização de intervalo temporal

O Intervalo Temporal é identificado pela distância entre dois tempos distintos.

No exemplo apresentado na figura 2.4, essa distância é representada por (t2 - t1).

Especificamente, esta característica é utilizada nesta dissertação para a especificação da

segmentação lógica de conteúdos de OAs.

2.5 Representação de Conteúdo Educacional

Embora haja consenso de que é necessária a criação de materiais instrucionais

modulares e padronizados, várias soluções distintas vêm sendo dadas para a modelagem

de conteúdos (ou desenvolvimento) de OAs. De acordo com a Cisco (CISCO, 1999), o

tamanho e a forma de um OA devem ser definidos por cada organização - baseado nas

necessidades, ferramentas, processos e objetivos específicos desta. Embora, segundo a

Cisco, a questão do tamanho dos OAs deva ser deixada a critério da organização, a

mesma reconhece a necessidade de se abandonar o desenvolvimento e disponibilização

de cursos à distância compostos por grandes e inflexíveis blocos de informação,

adotando-se a abordagem de OAs – isto porque tais blocos são difíceis de serem

reutilizados.

Neste contexto, a Cisco publicou sua própria estratégia de OAs reutilizáveis

(CISCO, 1999), a qual provê contribuições à criação de OAs, sugerindo a representação

de conteúdo de aprendizagem segundo uma hierarquia de níveis, formada pelos

elementos: RLO (Reusable Learning Object ou Objeto de Aprendizagem Reutilizável) e

RIO (Reusable Information Object ou Objeto de Informação Reutilizável). Um RLO é

uma combinação de RIOs. Já um RIO corresponde a um bloco de informação granular e

reutilizável – cuja categorização se baseia nos seguintes tipos de informação: conceito,

fato, procedimento, processo e princípio.

Além disso, o RIO pode ser construído a partir de três tipos de itens, todos com

o mesmo nível de granularidade: Itens de Conteúdo (Content Items ou CIs), Itens de

Prática (Practice Items ou PIs) e Itens de Avaliação (Assessment Items ou AIs). O tema

principal relacionado ao objeto é determinado pelos CIs. Eles fornecem a informação

necessária à definição dos outros elementos do RIO. Para cada tipo de RIO definido

pela Cisco, existe um conjunto de CIs relacionados a ele. O RIO é construído de forma

a possibilitar uma aprendizagem centrada não apenas na mera apresentação de

informação. Neste contexto, PIs servem a este propósito na medida em que oferecem ao

aprendiz a oportunidade do mesmo trazer seu conhecimento e competências para a

prática. AIs consistem em atividades mensuráveis, usadas para determinar se o aprendiz

alcançou o objetivo de aprendizagem.

A figura 2.5 apresenta alguns dos elementos que compõem a estrutura proposta

pela Cisco. Em particular, ilustram-se os CIs relacionados aos RIOs do tipo Conceito e

Fato.

Figura 2.5 – Parte dos elementos definidos pela Cisco

Os CIs relacionados ao RIO do tipo Procedimento são: Introdução, Fato, Tabela

de Procedimento, Tabela de Decisão, Tabela Combinada, Demonstração e Anotações.

Os CIs relacionados ao RIO do tipo Princípio são: Introdução, Fato, Tabela de Estágios,

Diagrama de Blocos, Gráficos de Ciclos e Anotações. Por fim, os CIs relacionados ao

RIO do tipo Processo são: Introdução, Fato, Relação de Princípios, Direcionamentos,

Exemplos, Não-Exemplos, Analogias e Anotações. Informação adicional sobre estes

elementos pode ser obtida em (CISCO, 1999). É importante destacar que, dado que o

trabalho desenvolvido nesta dissertação está centrado na representação do conteúdo de

OAs, PIs e AIs não são considerados. Assim, apenas CIs são considerados como base

para a criação do modelo de conteúdo utilizado na implementação do protótipo (descrito

no Capítulo 4).

2.6 Ontologias e Linguagem OWL

Ontologia é um termo cunhado originalmente no campo da filosofia e

etimologicamente pode ser interpretado como o estudo da existência ou do ser. Foi

posteriormente adotado na área de inteligência artificial para designar artefatos usados

como modelos formais de domínio (GUARINO, 1998). No contexto de sistemas de

informação, ontologias são recursos concretos utilizados para modelar conhecimento.

Apesar de este conceito ser utilizado em diferentes áreas de conhecimento, com

diferentes significados, nesta dissertação evita-se entrar no mérito da discussão do que,

de fato, são ontologias. Aqui, elas são consideradas como uma forma de representação

de conteúdo através do uso de uma linguagem de representação de ontologias, dentre as

quais se destaca a OWL.

OWL (Web Ontology Language) (DEAN et al., 2004) é uma linguagem de

marcação voltada para o desenvolvimento e o compartilhamento de ontologias na Web,

sendo projetada para ser utilizada em aplicações que necessitem processar o conteúdo

de informações automaticamente, ao invés de apenas apresentá-las. A OWL visa prover

uma linguagem voltada para a descrição de classes e relacionamentos que são inerentes

a documentos e aplicações Web. Esta linguagem pode ainda ser usada para formalizar

um domínio através da definição de classes e suas propriedades, além de prover

raciocínios lógicos sobre tais classes, de acordo com o grau permitido pela sua

semântica formal.

A linguagem OWL apresenta três sublinguagens, cuja expressividade aumenta

progressivamente: OWL Lite, OWL-DL e OWL Full. A primeira suporta as

necessidades primárias do usuário: classificação hierárquica e restrições simples.

Permite apenas valores de cardinalidades 0 ou 1. A segunda oferece uma máxima

expressividade, enquanto mantém a completude computacional. A OWL DL inclui

todas as construções da linguagem OWL, bem como propriedades computacionais

desejáveis para sistemas de raciocínio. De fato, através desta, torna-se possível realizar

deduções, garantindo que todas as operações computacionais sejam terminadas em um

tempo finito. Finalmente, a terceira é direcionada para usuários que queiram uma

máxima expressividade, mas sem garantias computacionais para sistemas de dedução

automática.

Embora a OWL seja uma linguagem baseada em XML, RDF e RDF-Schema,

ela possui mais facilidades para expressar significados e semânticas. Neste sentido,

OWL vai além de XML, RDF e RDF-Schema ao permitir uma melhor representação de

um dado domínio de conhecimento. OWL é baseada em modelo de lógica,

possibilitando que os conceitos sejam bem descritos e definidos, e permitindo que

motores de inferência atuem sobre os mesmos, visando à descoberta de conhecimento.

Assim, optou-se, nesta dissertação, pela utilização da OWL-DL para a representação

dos metadados – uma vez que possui construtores com os quais se podem modelar os

diversos elementos dos padrões utilizados no trabalho, bem como suas hierarquias.

2.7 Linguagem de Regras SWRL

A SWRL (Semantic Web Rule Language) (HORROCKS et al., 2004) é uma

linguagem de regras (LLOYD, 1987) para a Web Semântica, baseada em uma

combinação da OWL DL e OWL Lite com a RuleML

(sub-linguagem da Rule Markup

Language). Ela propõe uma sintaxe abstrata em alto nível para definir cláusulas de

Horn (conjunto de predicados unidos por conjunções e que implicam em um único

predicado), tanto em OWL DL quanto em OWL Lite, oferecendo uma maneira formal

de se representar regras em ontologias OWL que, em sua sintaxe abstrata, são formadas

por uma seqüência de axiomas e fatos.

Axiomas podem ser de vários tipos, como subClass ou equivalentClass. A

SWRL propõe estendê-los para axiomas de regra. Um axioma de regra consiste de um

http://www.ruleml.org/

antecedente e um conseqüente. Seu significado pode ser definido como: se as condições

especificadas no antecedente forem satisfeitas, então as condições especificadas no

conseqüente também serão. Um exemplo simples de regra consiste em dizer que a

combinação das propriedades “temPai” e “temIrmão” implica na propriedade “temTio”.

Seguindo uma representação formal, esta mesma regra poderia ser escrita da seguinte

forma:

temPai(?a,?b) ^ temIrmão (?b,?c) → temTio(?a,?c)

Para especificar regras formalmente em OWL, a SWRL apresenta uma sintaxe

XML, baseada nas já existentes OWL XML Presentation Syntax (HORI et al., 2003) e

RuleML. Através desta extensão, é possível utilizar classes OWL como predicados de

regras e alterar regras e axiomas da ontologia. Assim, ontologias podem incluir, além

dos axiomas OWL, axiomas de regras e declarações de variáveis. A nova sintaxe é

definida através do prefixo “SWRL”. Axiomas de regras são similares às subclasses

OWL, possuindo um componente antecedente (swrl:antecedent) e um conseqüente

(swrl:consequent).

Tanto antecedente quanto conseqüente consistem de zero ou mais átomos, os

quais podem ser formados por predicados unários (classes) ou binários (propriedades),

igualdades e desigualdades. Considerando-se a sintaxe SWRL, a regra temPai(?a,?b) ^

temIrmão (?b,?c) → temTio(?a,?c) seria escrita conforme apresentado na figura 2.6.

Vale ressaltar que as especificações de “a”, “b” e “c” como átomos do tipo classe não

foram contempladas na figura, mas deveriam ser consideradas em uma especificação

completa.

Figura 2.6 – Sintaxe para regra “temTio”

Nesta dissertação, SWRL é utilizada para representação das regras de raciocínio

- usadas para encontrar relacionamentos implícitos a partir dos relacionamentos entre

segmentos (especificados, previamente, nas descrições OWL dos metadados). O uso

conjunto de OWL e SWRL permite tornar as descrições dos OAs mais expressivas,

além de ser uma pré-condição necessária para dotar o protótipo desenvolvido de um

mecanismo de inferência.

3. Arquitetura Proposta

Neste capítulo, apresenta-se a arquitetura proposta para implantação do nível de

estruturação e representação das informações contidas em OAs. Além disso, descrevem-

se as sistemáticas de segmentação lógica de OAs e composição de segmentos, e discute-

se a influência de modelos de conteúdo nas mesmas, a definição de relacionamentos

entre diferentes segmentos e a realização de inferências lógicas utilizando-se destes

relacionamentos.

3.1 Arquitetura Proposta

Embora se tenha considerado a utilização de um tipo específico de mídia para

avaliação e demonstração da aplicabilidade das abordagens apresentadas no capítulo

introdutório, a arquitetura proposta nesta dissertação foi definida para ser flexível no

que tange ao gerenciamento de diversos tipos de OAs, uma vez que todos podem ser

considerados em processos de ensino e aprendizagem. A figura 3.1 apresenta o esquema

geral desta arquitetura.

Figura 3.1 – Visão geral da arquitetura proposta

Conforme apresentado, a arquitetura é composta pelos seguintes componentes:

Interface com Usuário, Segmentação Lógica de OAs, Composição de Segmentos,

Descrição, Busca, Raciocínio, Acesso a Dados e Administração. Observa-se também a

presença de um Sistema Gerenciador de Banco de Dados, dentro do qual são definidos

os seguintes repositórios: OAs, Composições, Metadados, Modelos e Regras Lógicas.

As subseções a seguir descrevem cada um destes componentes.

3.1.1 Componente de Interface com Usuário

Este componente gerencia as interações dos usuários com o ambiente proposto.

Através dele, de acordo com a funcionalidade a ser executada - segmentar OAs, criar

composições de segmentos ou realizar buscas por OAs, composições ou segmentos -, os

seguintes componentes são ativados: Segmentação Lógica de OAs, Composição de

Segmentos ou Busca. Pode-se ver tal componente como uma camada de apresentação e

interação com o sistema.

3.1.2 Componente de Segmentação Lógica de OAs

Este componente permite realizar a segmentação lógica do conteúdo de OAs.

Observa-se que seria possível uma abordagem de segmentação física, em que os objetos

seriam divididos em partes físicas, gerando arquivos menores. Contudo, isso implicaria

em gerenciar vários segmentos, possivelmente com conteúdos coincidentes - diferentes

segmentos poderiam ser criados a partir do mesmo OA, inclusive com sobreposição de

conteúdo. Considerando-se um vídeo, por exemplo, seria possível definir um segmento

S1 iniciando-se no tempo 0s e terminando no tempo 30s e um segmento S2 iniciando-se

no tempo 10s e terminando no tempo 35s. Nesta situação, estes segmentos teriam 20s de

conteúdo idêntico, replicado em repositório.

Em contrapartida, a segmentação lógica implica em gerenciar segmentos, mas

apenas logicamente, ou seja, é necessário indicar os segmentos de OAs, considerando-se

apenas o conteúdo que eles representam. Assim, um vídeo poderia, por exemplo, ser

segmentado apenas através do registro do início e fim de cada segmento. Após serem

definidos, os segmentos devem ser descritos através do Componente de Descrição, o

que permitirá sua posterior recuperação através de seu contexto educacional. Ademais,

para se definir segmentos, torna-se necessário buscar por OAs, o que é possível através

do Componente de Busca.

3.1.3 Componente de Composição de Segmentos

Este componente permite criar composições de segmentos, as quais são descritas

(contextualizadas), educacionalmente, através do Componente de Descrição. Para criar

composições, faz-se necessário realizar buscas por segmentos, através do Componente

de Busca. Selecionados os segmentos de interesse, os usuários podem seqüenciá-los,

colocando-os na ordem em que devem ser exibidos ao se executar a composição

desenvolvida.

A composição também poderia seguir duas abordagens: uma composição física

(que implicaria em um novo arquivo multimídia, ou seja, um novo OA fisicamente

armazenado) ou uma composição lógica (que implicaria em definir seqüências lógicas

de segmentos, ou seja, quando cada segmento se inicia na execução da composição) – a

qual é adotada nesta dissertação. Uma vez criadas, as composições são armazenadas no

Banco de Composições, via Componente de Acesso a Dados.

3.1.4 Componente de Descrição

O acesso/recuperação de OAs somente pelo seu conteúdo é problemático porque

se perde o contexto para o qual foram desenvolvidos. De fato, sem uma descrição

apropriada, torna-se extremamente complicada e demorada a busca por OAs que sejam

adequados para uma necessidade e interesse específicos. Assim, ainda que a proposta de

segmentação busque prover acesso e reuso de partes específicas de conteúdo de OAs,

esta será prejudicada caso os segmentos criados não estejam adequadamente descritos,

permitindo sua fácil localização e contextualização. O mesmo vale para as composições.

Assim, além de permitir descrever segmentos de conteúdo de OAs, este componente

permite que sejam descritas as composições destes, criadas através do Componente de

Composição.

Neste sentido, considerando-se o contexto de EBW, o trabalho apresentado nesta

dissertação propõe a descrição de segmentos e composições através de características

que evidenciem os contextos de aprendizagem em que os mesmos poderiam ser

utilizados. Esta descrição permitiria, então, uma melhor recuperação e uso do conteúdo.

Portanto, seria possível prover uma contextualização educacional aos segmentos e

composições, permitindo sua utilização em processos de ensino e aprendizagem. Pode-

se, ainda, utilizar modelos de conteúdo para auxiliar as descrições dos objetos. Para isto,

o Componente de Descrição, via Componente de Acesso a Dados, pode pesquisar e

utilizar as informações do Banco de Modelos. As descrições, uma vez criadas, são

armazenadas no Banco de Metadados, também via Componente de Acesso a Dados.

3.1.5 Componente de Busca

Este componente permite realizar buscas por segmentos, OAs e composições de

segmentos. Diversos tipos de buscas podem ser considerados para a pesquisa destes

objetos. De fato, todos os metadados utilizados em sua descrição podem ser utilizados

como parâmetros de busca, individualmente ou em conjunto. As buscas podem ser

inicializadas diretamente pelo usuário, através dos Componentes de Interface com

Usuário, Segmentação Lógica ou Composição de Segmentos. Depois de ativado, o

Componente de Busca procede com a busca aos objetos que coincidem com os

parâmetros escolhidos, acessando o Banco de Metadados ou de Composições, através

do Componente de Acesso a Dados. A resposta desta busca é retornada ao Componente

de Busca, que então envia os resultados a quem o ativou. Caso a busca tenha sido

ativada pelo Componente de Interface com Usuário e seja por segmentos, o

Componente de Busca ativa o Componente de Raciocínio, no intuito de entregar uma

resposta mais rica, possibilitando explorações em relacionamentos entre segmentos.

3.1.6 Componente de Raciocínio

O Componente de Raciocínio corresponde a um mecanismo de inferência lógica.

O uso desse mecanismo no trabalho apresentado nesta dissertação tem como princípio

básico a exploração dos relacionamentos entre segmentos. Através destes, presentes nas

descrições (metadados) associadas aos segmentos, e do conjunto de regras lógicas

armazenadas no Banco de Regras Lógicas, torna-se possível ao componente executar

inferências, buscando descobrir relacionamentos implícitos entre os segmentos

presentes no repositório. Por relacionamento implícito, no contexto desta dissertação,

entende-se aquele não definido explicitamente nas descrições dos segmentos, mas

obtido através de raciocínio automático.

Observa-se que descrever objetos (OAs, segmentos ou composições) é uma

tarefa que demanda tempo e, muitas vezes, torna-se impraticável acrescentar toda a

informação relevante. Por exemplo, à medida que a quantidade de segmentos aumenta,

fica mais difícil relacionar um determinado segmento a todos os outros que,

possivelmente, teriam algum tipo de relação com ele. Assim, tal Componente de

Raciocínio torna-se primordial.

Este componente utiliza informações do Banco de Regras Lógicas e do Banco de

Metadados, que são acessados através do Componente de Acesso a Dados. O Banco de

Metadados oferece o conjunto de objetos a serem pesquisados, enquanto o Banco de

Regras Lógicas fornece o conjunto de regras, que serão aplicadas sobre os objetos para

inferir relacionamentos.

3.1.7 Componente de Acesso a Dados

Os componentes definidos na arquitetura apresentam diferentes características e,

portanto, requerem um conjunto de especificidades diferentes de Banco de Dados.

Assim, o Componente de Acesso a Dados é responsável pela interface entre cada

componente da arquitetura com os diferentes bancos de dados especificados, que podem

estar em um mesmo Sistema de Gerência de Banco de Dados (SGBD) centralizado ou

distribuído, ou ainda em SGBDs diferentes. Sempre que um componente da arquitetura

desejar acessar alguma informação, deve fazê-lo através do Componente de Acesso a

Dados, que gerencia estas requisições, bem como as respectivas respostas.

3.1.8 Banco de OAs

O Banco de OAs é o responsável pelo armazenamento dos OAs utilizados na

arquitetura como fontes para os segmentos, ou seja, no processo de segmentação lógica

de OAs. São armazenados em sua integridade, uma vez que a segmentação é apenas

lógica. Como OAs são de natureza multimídia, SGBDs que possibilitem a manipulação

de tais características são desejáveis. Reconhece-se, entretanto, que o mais comum é

utilizar arquivos em um sistema de diretórios para tal fim.

3.1.9 Banco de Metadados

O Banco de Metadados é responsável por armazenar as descrições relacionadas

aos objetos (OAs, segmentos e composições). Conforme dito anteriormente, estas

descrições permitem que os mesmos sejam pesquisados, localizados e recuperados para

utilização. Observa-se que os metadados devem referenciar o objeto correspondente: o

OA por eles referenciado, o segmento de um determinado OA (indicando tanto o OA,

quanto o início e fim do segmento) ou a composição que eles descrevem. Caso uma

determinada segmentação tenha se baseado em um modelo de conteúdo, sua descrição

também deve referenciar tal modelo e seu respectivo elemento utilizado. Ademais, as

buscas são sempre realizadas sobre os metadados, sendo que os resultados levam

consigo ponteiros para os respectivos objetos pesquisados, que podem, então, ser

acessados diretamente.

3.1.10 Banco de Composições

O Banco de Composições é o responsável pelo armazenamento das composições

de segmentos, informando quais segmentos estão contidos em cada composição e em

que seqüência os mesmos estão organizados.

3.1.11 Banco de Regras Lógicas

O Banco de Regras Lógicas é o responsável pelo armazenamento das regras

utilizadas pelo Raciocinador no processo de inferência lógica, visando descobrir

relacionamentos implícitos entre segmentos. Embora tais regras tenham relação direta

com o esquema dos metadados, observa-se que constituem um nível de representação

diferente das próprias descrições, pois representam restrições sobre estes elementos. A

separação do Banco de Metadados permite também maior flexibilidade em caso de

alterações na representação das descrições e na especificação das regras, bem como na

própria escolha e uso do raciocinador.

3.1.12 Banco de Modelos

O Banco de Modelos é responsável por armazenar modelos de conteúdo que

visam guiar a segmentação de OAs. Em uma forma mais simples, os mesmos poderiam

indicar categorias de conteúdo e seus relacionamentos hierárquicos. Em uma forma

mais detalhada, poderiam representar modelos baseados em projeto instrucional, tais

como a proposta IMS Learning Design (IMS, 2003). Na seção 3.3 detalha-se a

influência da utilização de modelos de conteúdo nas sistemáticas de segmentação lógica

de OAs e composição de segmentos.

3.1.13 Componente de Administração

Algumas funcionalidades devem ser consideradas no que tange à gerência do

ambiente, tais como o cadastro de OAs e seus respectivos metadados e a especificação

de regras lógicas e de modelos de conteúdo. O cadastro de OAs deve permitir que os

mesmos sejam inseridos no Banco de OAs, bem como suas respectivas descrições no

Banco de Metadados. A especificação de modelos de conteúdo deve permitir que

categorias de segmentos sejam definidas de modo a apoiar a segmentação lógica.

Finalmente, a especificação de regras lógicas visa permitir que relacionamentos

implícitos sejam inferidos posteriormente. Contudo, o detalhamento deste Componente

de Administração e suas funcionalidades não fizeram parte do escopo desta dissertação

por representarem um nível básico de cadastramento, optando-se por enfocar o essencial

para a avaliação da proposta deste trabalho.

3.2 Abordagens Suportadas pela Arquitetura

Nesta seção são descritas as sistemáticas de segmentação lógica de OAs e

composição de segmentos.

3.2.1 Sistemática de Segmentação Lógica de OAs

A descrição de OAs normalmente é feita como um todo. Isto quer dizer que cada

objeto é descrito considerando-se seu conteúdo completo, sem a indicação de suas

partes componentes. Entretanto, pode ser de interesse identificar o que está contido em

OAs. Em (OLIVEIRA et al., 2008d) apresenta-se uma proposta para descrever partes de

OAs. Contudo, a descrição de todas as partes de um dado OA é encapsulada em uma

única descrição geral associada ao mesmo. Desta forma, ainda que se possam identificar

diferentes partes contidas neste OA, não é possível acessá-las (e reutilizá-las) sem que

todo o conteúdo seja acessado.

Uma evolução desta abordagem é considerar que tais partes possam conter

características educacionais específicas, possivelmente diferentes das características

gerais relacionadas aos seus respectivos OAs. Assim, as mesmas podem ser vistas como

segmentos de informação independentes e reutilizáveis. Neste contexto, a segmentação

lógica de OAs – conforme descrito em (OLIVEIRA et al., 2008a) – possibilita a criação

e descrição de segmentos de conteúdo de OAs. Tal abordagem permite reutilizar partes

específicas do conteúdo de OAs – úteis para uma necessidade e interesse educacional

particular, sem a necessidade de acessar todo o OA. A figura 3.2 apresenta a sistemática

de segmentação de OAs através de um diagrama de atividades da UML.

A segmentação tem início com a busca por OAs de interesse, solicitada pelo

usuário e executada pelo Componente de Busca, o qual retorna uma lista de OAs

relacionados aos parâmetros de pesquisa. Para cada OA de interesse selecionado, o

usuário deve analisar seu conteúdo, buscando encontrar partes a serem especificadas

como segmentos. Para cada parte de interesse identificada, o usuário a define (como

segmento) e a descreve, através, respectivamente, dos Componentes de Segmentação

Lógica de OAs e Descrição. Ressalta-se que, na descrição do segmento, pode-se contar

com o apoio de modelos de conteúdo, armazenados no Banco de Modelos. Por fim, uma

vez criado, o segmento é armazenado no Banco de Metadados (armazena-se sua

especificação lógica e sua descrição).

Figura 3.2 – Sistemática de segmentação lógica de OAs

O usuário pode ainda, após criar o segmento, optar por finalizar a segmentação,

ou escolher uma dentre as seguintes opções: analisar novamente o conteúdo do OA que

está sendo segmentado, buscando especificar novos segmentos; selecionar outro OA,

dentre os retornados pelo Componente de Busca ou realizar nova busca por OAs,

utilizando-se de outros parâmetros de pesquisa.

3.2.2 Sistemática de Composição de Segmentos

Uma vez criados, os segmentos podem ser agrupados para formar conteúdos

mais completos ou ricos semanticamente. Entende-se que a criação de uma composição

envolve a realização de um planejamento acerca da mesma, visando obter um conteúdo

semanticamente mais complexo, útil a atingir determinado objetivo educacional. Tendo-

se em mente a composição a ser criada, o usuário realiza buscas por segmentos,

executadas pelo Componente de Busca - que retorna uma lista com aqueles relacionados

aos parâmetros de pesquisa. Em seguida, o usuário seleciona os segmentos de interesse,

agrupando-os em uma seqüência específica, de acordo com suas necessidades. Desta

forma, cria-se uma composição de segmentos, que deve ser armazenada no Banco de

Composições, com sua respectiva descrição sendo armazenada no Banco de Metadados.

A figura 3.3 apresenta a sistemática descrita através de um diagrama de atividades da

UML.

Figura 3.3 – Sistemática de composição de segmentos

O usuário pode ainda, após criar a composição, optar por encerrar o processo ou

escolher uma dentre as seguintes opções: selecionar outros segmentos retornados pelo

Componente de Busca, visando à criação de outra composição, ou ainda realizar nova

pesquisa por segmentos, utilizando-se de outros parâmetros de busca.

3.3 Influência dos Modelos de Conteúdo na Segmentação e Composição

Nesta seção, discute-se a utilização de modelos de conteúdo como uma forma de

complementar à descrição associada aos segmentos de OAs. Ademais, discute-se a

influência do mesmo na criação de composições de segmentos.

3.3.1 Modelo de Conteúdo de Aprendizagem

Um modelo de conteúdo de aprendizagem busca definir elementos para

representar informações contidas em materiais instrucionais, estruturando-as de forma

que as mesmas possam ser facilmente referenciadas e reutilizadas. Um modelo pode ser

obtido de um metamodelo - o qual representa um domínio de conhecimento. A partir

deste, diversos modelos distintos podem ser construídos – especificando-se os

elementos de interesse para o problema em particular que está sendo modelado, bem

como seus relacionamentos. Todo elemento em um modelo está relacionado a uma

classe definida no metamodelo. A figura 2.5 (ilustrada no capítulo 2) - a qual apresenta

parte dos elementos definidos pela Cisco - representa um exemplo de modelo de

conteúdo.

3.3.2 Uso de Modelo de Conteúdo na Segmentação Lógica de OAs

O uso de modelos de conteúdo no processo de segmentação lógica de OAs

permite guiar a categorização dos segmentos. Segundo (OLIVEIRA et al., 2008c), esta

categorização é útil na realização de buscas por segmentos (seja para visualização dos

mesmos ou utilização na montagem de composições de segmentos). Considerando-se a

Sistemática de Segmentação Lógica de OAs, utilizar um modelo de conteúdo implicaria

em, durante a definição e descrição de segmento, considerar o modelo de conteúdo

(seus elementos/categorias) para sua categorização, complementando sua descrição. Em

outras palavras, o usuário escolhe, dentre o conjunto de categorias definidas no modelo,

uma em particular para “rotular” o segmento que está sendo criado.

3.3.3 Uso de Modelo de Conteúdo na Composição de Segmentos

Uma vez especificados, os segmentos podem ser compostos, ou seja, agrupados,

visando atingir um objetivo educacional. O uso de modelos de conteúdo permite que as

composições sejam criadas selecionando-se segmentos segundo sua categorização, o

que auxiliaria o próprio processo de composição, guiando-o. Isto porque, conforme

discutido na seção anterior, o processo de segmentação lógica de OAs pode utilizar

modelos de conteúdo para prover uma categoria aos segmentos criados.

3.3.4 Correspondências entre Modelos de Conteúdo

Em relação ao desenvolvimento de segmentos, é possível que os mesmos sejam

categorizados por qualquer modelo de conteúdo. Assim, pensando em um cenário de

compartilhamento de segmentos, torna-se necessário fazer um tratamento da

heterogeneidade entre esses modelos. Para solucionar este problema, faz-se necessário

entender os conceitos associados a cada um dos elementos representados nos diferentes

modelos de conteúdo relacionados aos segmentos sendo compartilhados e, a partir

disso, estabelecer possíveis relações entre os mesmos. Neste contexto, é importante

conhecer a semântica associada aos elementos - aquela que fornece as informações

sobre o significado dos dados disponíveis e seus relacionamentos. Isto porque um

determinado modelo pode exprimir elementos estruturalmente semelhantes ou mesmo

com nomenclatura idêntica (homônimos), mas semanticamente distintos, a elementos de

outro modelo.

A estratégia necessária para obter um entendimento semântico entre segmentos

estruturados de diferentes modelos de conteúdo compreende o uso do formalismo de

ontologias para descrever os elementos expressos em cada um. Em (OLIVEIRA et al.,

2008c), propôs-se a utilização de ontologias para representar modelos de conteúdo.

Optou-se pela representação de modelos através de ontologias de modo a expressar

formalmente os conceitos/categorias e possibilitar encontrar correspondências (alinhar

)

entre os mesmos. Neste contexto, realizar alinhamento entre modelos corresponde, na

verdade, a realizar alinhamento entre ontologias. Alinhar uma ontologia significa que,

para cada entidade (classe, relacionamento, propriedade, etc.) em uma ontologia O1,

procura-se uma entidade correspondente em uma ontologia O2. Da mesma forma, ao

alinhar dois modelos de conteúdos diferentes, realizar-se-ia a verificação de que

elementos (ou conceitos/categorias) presentes em um dos modelos possuem

correspondentes semânticos no outro modelo em questão.

Para exemplificar a abordagem de alinhamento, considere que segmentos

tenham sido estruturados a partir de um OA (OA1) e da utilização de um modelo de

conteúdo MC1. Considere ainda que outros segmentos tenham sido estruturados a partir

de um OA (OA2) e da utilização de um modelo de conteúdo MC2. Apesar dos

segmentos obtidos de OA1 e OA2 terem sido estruturados em função de diferentes

modelos, poder-se-ia criar uma composição utilizando-se quaisquer dos segmentos.

Entretanto, é necessária a realização de um alinhamento entre os modelos utilizados de

forma a verificar que elementos definidos em MC1 são equivalentes aos definidos em

MC2. A figura 3.4 apresenta um exemplo simples de alinhamento entre diferentes

modelos.

No contexto desta dissertação, utiliza-se o tema “alinhar” para expressar a atividade de se encontrar

correspondências entre termos de modelos distintos. Assim, alinhar dois modelos de conteúdo significaria

explicitar a correspondência entre termos com significado equivalente.

Figura 3.4 – Exemplo de alinhamento entre modelos de conteúdo

A realização do alinhamento entre os modelos de conteúdo 01 e 02 implica em

especificar que elementos do tipo “Explicação”, definidos no MC01, correspondem (ou

seja, são equivalentes) a elementos especificados como do tipo “Exemplo”, definidos no

MC02. Da mesma forma, os elementos “Conceito”, “Atividades” e “Diagrama” do

MC01 possuem como correspondentes no MC02, respectivamente, os elementos

“Definição”, “Exercício” e “Imagem”. Considerando a possibilidade de não haver

alinhamento entre elementos de diferentes modelos de conteúdo, pode-se considerar

uma abordagem de re-segmentação de OAs segundo o modelo de conteúdo de interesse.

Em outras palavras, um OA1 segmentado através de um MC01 pode ser re-segmentado

utilizando-se um MC02.

3.4 Tratamento de Relacionamentos entre Segmentos

Nesta seção, descrevem-se as formas de tratar relacionamentos entre segmentos:

explicitamente (através de descrições associadas aos mesmos) ou implicitamente

(através de inferências lógicas realizadas com base nos relacionamentos explícitos e de

regras definidas sobre os possíveis relacionamentos).

3.4.1 Relacionamentos de Segmentos

Uma das vantagens em se estabelecer relacionamentos entre segmentos é a

possibilidade de se realizar uma navegação exploratória entre os mesmos. Assim, é

possível ao usuário, durante um processo de aprendizagem, navegar e explorar o

conteúdo de diferentes segmentos, guiando-se pelas relações estabelecidas entre os

mesmos, numa abordagem similar ao apresentado em (SIQUEIRA et al., 2008). Em

(OLIVEIRA et al., 2008d), discutiu-se sobre a exploração de materiais instrucionais

através dos relacionamentos definidos entre os mesmos. Particularmente, explorou-se a

existência de relacionamentos na busca por OAs, especificamente no que tange à

apresentação dos resultados dessas buscas.

Neste caso, ao processar uma busca por OAs, o mecanismo de busca retornaria

não apenas os OAs relacionados aos parâmetros de pesquisa definidos pelo usuário, mas

também OAs associados a estes OAs – retornados em função dos relacionamentos entre

os mesmos. Assim, se no repositório existissem os OAs: OA1 e OA2, que estivessem

relacionados, ao retornar OA1 como resultado de uma busca realizada pelo usuário, o

sistema também retornaria OA2 – uma vez que este estava relacionado a OA1. Esta

mesma abordagem pode ser considerada ao se tratar de segmentos. A figura 3.5 ilustra

uma representação esquemática de relacionamentos entre segmentos.

Figura 3.5 – Representação esquemática de relacionamentos entre segmentos

Considerando o cenário ilustrado pela figura 3.5, um usuário, interessado em

estudar determinado assunto, poderia realizar uma busca que retornasse o segmento S2.

Em um processo de busca habitual, apenas o segmento S2 seria apresentado ao usuário

(considerando que este tenha sido o único segmento correspondente aos parâmetros de

pesquisa). Entretanto, considerando-se a proposta apresentada em (OLIVEIRA et al.,

2008d), o resultado apresentado ao usuário seria o ilustrado pela figura 3.6.

Figura 3.6 – Resultado de busca por segmento

Assim, além do segmento S2, o mecanismo de busca também retornaria os

segmentos imediatamente relacionados ao mesmo – o que, segundo (OLIVEIRA et al.,

2008d), poderia auxiliar um usuário no seu processo de aprendizagem. De fato, ao

retornar segmentos relacionados, o usuário poderia analisar o conteúdo dos mesmos de

forma a complementar o estudo iniciado a partir do conteúdo do segmento S2. Sem o

uso desta abordagem, o usuário, desejoso por buscar segmentos relacionados à S2,

precisaria realizar uma nova pesquisa. Ainda em (OLIVEIRA et al., 2008d), analisou-se

o uso de mecanismos de inferência neste mesmo processo de busca por segmentos.

3.4.2 Inferências Lógicas

A cada novo segmento armazenado, pode ser de interesse relacioná-lo com

vários outros, o que pode tornar-se uma operação demasiadamente demorada e custosa.

Neste sentido, uma proposta viável para contornar as dificuldades associadas à definição

de relações entre segmentos, considerando-se grandes repositórios, seria a

complementação automática de relacionamentos, realizada no tempo de execução das

buscas. Tal abordagem compreende a realização de inferências lógicas sobre os

relacionamentos explicitamente definidos nas descrições associadas aos segmentos.

Estas inferências seriam realizadas sempre que processos de busca fossem disparados,

visando descobrir relacionamentos implícitos entre os segmentos.

Para a realização de inferências, faz-se necessário o uso de regras lógicas. Essas,

basicamente, correspondem a condições através das quais se representa um raciocínio

válido. Um simples exemplo de regra lógica pode ser observado na relação: se A é

irmão de C e A é pai de B, então C é tio de B. Segundo essa regra, todo e qualquer

indivíduo que tenha um pai, que por sua vez tenha um irmão, possui um tio. Da mesma

forma, um exemplo de possível regra a ser aplicada em uma busca de segmentos,

considerando-se o exemplo de relacionamentos apresentado na figura 3.5, é ilustrado na

figura 3.7

A regra lógica apresentada na figura 3.7 é apresentada apenas em caráter de exemplificação, buscando

demonstrar o contexto/funcionamento de uma regra lógica. Não se considera, nesta dissertação, sua

validade prática para a definição de relações entre diferentes objetos.

Figura 3.7 – Exemplo de regra lógica

O relacionamento “Requer”, destacado pela seta pontilhada, retrata a conclusão

desta regra lógica. Em outras palavras, a expressão “SX Requer SW” é válida se as

premissas “SX É Base Para SY”, “SW É Base Para SZ” e “SY Requer SZ” forem

verdadeiras. Assim, considerando-se esta regra lógica e os relacionamentos definidos na

figura 3.5, seria possível a um mecanismo de inferência inferir que S2 Requer S4. A

figura 3.8 detalha a realização desta inferência.

Figura 3.8 – Exemplo de aplicação de inferência lógica

Considerando o cenário de relacionamentos (Figura 3.8(a)), pode-se verificar

que a regra lógica (Figura 3.8(b)) tem efeito sobre um setor específico do mesmo

(Figura 3.8(c)). Assim, supondo-se que um usuário tenha realizado uma pesquisa e que

o mecanismo de busca tenha encontrado apenas o segmento S2 (baseado nos parâmetros

de pesquisa definidos pelo mesmo), o resultado seria retornado da seguinte forma como

apresentado na Figura 3.8(d): o sistema retornaria o segmento S2 (resultado da busca),

os segmentos S1 e S6 (através dos relacionamentos definidos, explicitamente, nas

descrições) e também o segmento S4 (através da realização de inferências lógicas –

relacionamento implícito).

É importante ressaltar que o relacionamento “S2 Requer S4” não foi definido em

nenhuma descrição associada a qualquer segmento apresentado na figura 3.5. Este

relacionamento só foi obtido através de raciocínio automático, executado com base nos

relacionamentos entre segmentos e nas regras lógicas (armazenadas no Banco de Regras

Lógicas) – ilustrados, respectivamente, nas figuras 3.5 e 3.7.

4. Desenvolvimento do Protótipo

Neste capítulo, discute-se o desenvolvimento do protótipo baseado na

arquitetura apresentada no capítulo 3. Inicialmente, descreve-se o desenvolvimento

como um todo, destacando as tecnologias utilizadas. Em seguida, discute-se sua

implementação visando suportar a realização das várias abordagens propostas. Algumas

telas do protótipo, ilustrando o suporte oferecido a algumas dessas abordagens, são

apresentadas. Os casos de uso relacionados à implementação do protótipo são descritos

no apêndice A, disposto no final desta dissertação.

4.1 Implementação do Protótipo

O protótipo foi desenvolvido na linguagem de programação Java

, versão 1.6. O

ambiente de desenvolvimento utilizado foi o Eclipse

, em sua versão 3.4, e o servidor

de aplicação adotado foi o Apache Tomcat

5.5. Conforme dito anteriormente, enfocou-

se em um tipo específico de mídia para simplificar o desenvolvimento do protótipo e

permitir demonstrar a aplicabilidade da proposta de segmentação e avaliar as diferentes

abordagens discutidas. Particularmente, adota-se mídia do tipo vídeo e, desta forma,

faz-se necessário que o Banco de OAs seja apto a gerenciar dados/arquivos multimídia.

Todos os repositórios da arquitetura proposta foram desenvolvidos no SGBD

PostgreSQL

, versão 8.3.3 – o qual permite o gerenciamento de documentos XML, bem

como de recursos multimídia.

Apesar do SGBD PostgreSQL não oferecer suporte ao gerenciamento de

documentos OWL, ele permite a manipulação dos mesmos, visto que um documento

OWL se baseia em XML – sendo, portanto, possível tratá-lo como um documento

XML, embora características específicas de OWL não possam ser tratadas diretamente a

http://java.sun.com/

http://www.eclipse.org/

http://tomcat.apache.org/

http://www.postgresql.org/

partir do banco. Ainda considerando-se a escolha de mídias do tipo vídeo, também se

faz necessário a adoção de um player de vídeo, de modo a possibilitar a exibição dos

vídeos armazenados no Banco de OAs. Optou-se por utilizar o Windows Media Player

versão 6, disponível na forma de plug-in para ser integrado em aplicações Web.

Particularmente, adotou-se este player devido à facilidade com que o mesmo pode ser

inserido em páginas JSP/HTML – simplesmente acrescentando um código, específico

do player, no código da aplicação.

No que tange à execução de inferências lógicas, utilizou-se a linguagem

SWRL

para a especificação das regras e o mecanismo de inferência (ou raciocinador)

Bossam

. Conforme apresentado na especificação da arquitetura, o Componente de

Consulta está associado ao Componente de Raciocínio. Desta forma, toda vez que uma

consulta por segmentos é executada, o Componente de Raciocínio é ativado, auxiliando-

a. Contudo, nesta dissertação, como relacionamentos são definidos apenas em nível de

segmentos, a abordagem de raciocínio automático se aplica apenas em buscas pelos

mesmos. Isto quer dizer que buscas por OAs ou composições não são consideradas para

realização de inferências. Optou-se por esta configuração para simplificar a

implementação, principalmente considerando-se que o contexto principal do trabalho

está centrado nos segmentos.

4.2 Segmentação Lógica de OAs e Descrição de Segmentos

Na implementação da Segmentação Lógica no protótipo, utiliza-se o padrão de

metadados MPEG-7 (que objetiva a descrição de materiais audiovisuais e é amplamente

utilizado pela comunidade para este fim). MPEG-7 possui um conjunto amplo de

metadados a partir dos quais se torna possível delimitar segmentos de conteúdo de OAs.

Por delimitar entende-se definir o início e o fim do mesmo dentro do OA ao qual ele

pertence. Assim, os segmentos são especificados através dos metadados presentes em

um documento de descrição MPEG-7. A figura 4.1 ilustra um exemplo resumido de

especificação de segmento através do MPEG-7.

http://www.microsoft.com

http://www.w3.org/Submission/SWRL/

http://bossam.wordpress.com

Figura 4.1 – Exemplo de descrição MPEG-7

Neste exemplo, há a definição de um segmento (de um conteúdo de vídeo) em

termos de temporalidade. Particularmente, o segmento tem início depois de decorridos

os 26 segundos iniciais do vídeo (T:00:00:26) e possui duração de 22 segundos

(PT0M22S). Esta segmentação temporal é realizada da seguinte forma: os usuários

devem, durante a definição do segmento de interesse, informar o tempo inicial do

mesmo e o tempo final. A partir disto, o Componente de Segmentação Lógica de OAs

cria o documento MPEG-7, definindo tanto o início temporal do segmento quanto sua

duração – obtida conforme elucidado no capítulo 2: (t2 – t1): tempo final menos o

tempo inicial (em segundos).

Por outro lado, para a descrição das características/contexto educacional dos

objetos (OAs, segmentos e composições), optou-se por utilizar o padrão de metadados

LOM, que se apresenta como uma alternativa natural, principalmente por ser um padrão

estável, internacionalmente conhecido e amplamente utilizado pela comunidade para

descrição de materiais instrucionais. Assim, ao realizar uma pesquisa por um segmento

descrito utilizando-se o LOM, pode-se, por exemplo, filtrá-la pelas suas características

educacionais, técnicas, etc. de acordo com as necessidades e interesses do usuário que

está realizando a pesquisa. A figura 4.2 ilustra, de forma resumida, um exemplo de

descrição de segmento (cujo conteúdo apresenta a definição do conceito de Educação a

Distância.).

Figura 4.2 – Exemplo de descrição LOM

Esta descrição LOM é criada através do Componente de Descrição. Para cada

segmento obtido através do processo de segmentação lógica de OAs, cria-se uma única

descrição LOM e uma única descrição MPEG-7. Com base nas descrições apresentadas

nas figuras 4.1 e 4.2 é possível identificar que, inserido no conteúdo do vídeo –

especificamente na região temporal delimitada pela descrição MPEG-7 – existe uma

definição para um dado conceito.

Conforme explicitado em (OLIVEIRA et al., 2008a), a partir dessas descrições,

este segmento pode ser referenciado em um processo de ensino e aprendizagem. Vale

ressaltar que os padrões LOM e MPEG-7 contêm um conjunto bem mais detalhado de

elementos e categorias que não foram explicitados aqui para simplificar a explicação e

facilitar o entendimento do leitor. No final do processo de segmentação, as descrições

LOM e MPEG-7 são armazenadas no Banco de Metadados.

Especificamente, no que tange a este armazenamento, faz-se necessário definir

uma ligação entre ambas as descrições LOM e MPEG-7, para cada segmento. Desta

forma, torna-se possível não apenas saber a que documento LOM e a que documento

MPEG-7 um determinado segmento está relacionado, mas também saber a que OA o

segmento pertence. Os identificadores primários do Banco de OAs e do Banco de

Metadados são utilizados para definição desta ligação.

No protótipo, embora a implementação defina componentes específicos para a

segmentação de OAs e a descrição dos segmentos, optou-se por desenvolver uma única

interface para a realização de ambos, visando tornar o processo o mais simples possível

para os usuários. A figura 4.3 apresenta a tela desenvolvida para segmentação de OAs e

descrição de segmentos.

Figura 4.3 – Tela de segmentação de OAs

Através da figura 4.3, pode-se visualizar os elementos que compõem a tela de

segmentação. Na figura 4.3(a), encontra-se o player de vídeo utilizado pelos usuários

para visualizar os vídeos dispostos na lista representada na figura 4.3(b), retornada pelo

Componente de Busca. Ao selecionar um vídeo para visualização e segmentação, as

informações do mesmo são exibidas na figura 4.3(c): código, título e descrição. Além

disso, observa-se um formulário (figura 4.3(d)), onde o segmento é especificado e

descrito. Para simplificação do estudo de caso, considerou-se apenas a utilização de três

campos: Tempo de Início (para definição do tempo inicial, em segundos, do segmento),

Tempo de Término (para definição do tempo final, em segundos, do segmento) e

Palavras-Chave. Os dois primeiros estão relacionados com a definição do segmento em

si, sendo a partir das informações neles inseridas que se cria a descrição MPEG-7. Já o

segundo representa a descrição educacional do segmento, sendo a partir dessa

informação que se cria a descrição LOM.

É importante observar que, apesar do LOM prover uma série de metadados que

poderiam ser utilizados neste formulário, optou-se em utilizar apenas aquele referente à

definição de palavras-chave relacionadas ao objeto que está sendo descrito. Dado o

tempo disponível para a realização do estudo de caso, optou-se por simplificar a forma

como os segmentos seriam descritos, evitando-se eventuais dúvidas por parte dos

alunos. Contudo, facilmente podem ser inseridos no formulário outros metadados

associados ao padrão LOM, possibilitando descrever segmentos com base em diversas

características educacionais.

A descrição de segmentos, conforme já descrito em capítulo 3, pode ser

realizada considerando-se, adicionalmente, o uso de modelos de conteúdo. Para o

trabalho desenvolvido nesta dissertação, propôs-se a adoção da hierarquia de níveis de

agregação de conteúdo definida pela Cisco para constituição de um modelo de

conteúdo. Especificamente, vislumbrou-se a utilização de parte da terminologia

atribuída aos elementos definidos como Itens de Conteúdo para constituição do modelo.

Os elementos utilizados nesta implementação compreendem: Definição, Introdução,

Exemplo, Figura, Demonstração e Observação. Optou-se por tais elementos por

compreender que sua semântica é de fácil entendimento pelos alunos.

Ressalta-se, entretanto, que não se discute a validade e/ou adequabilidade do

modelo de conteúdo proposto nesta implementação. O objetivo principal está na

definição de um modelo de conteúdo simplista, composto por um conjunto restrito de

elementos a serem utilizados para tentar auxiliar a estruturação do conteúdo, por

exemplo, através da categorização dos segmentos desenvolvidos a partir do processo de

segmentação lógica de OAs. A pesquisa e utilização de outros modelos de conteúdo não

fazem parte do escopo desta dissertação, sendo consideradas como possíveis trabalhos

futuros. A figura 4.4 apresenta a tela utilizada para segmentação de OAs e descrição de

segmentos com o uso de um modelo de conteúdo.

Figura 4.4 – Tela de segmentação com uso de modelo de conteúdo

Conforme apresentado na figura 4.4, basicamente, esta é a mesma tela ilustrada

na figura 4.3 A diferença é a presença de mais um campo no formulário de descrição de

segmentos: Tipo de Segmento. Especificamente, este campo corresponde a uma

estrutura de seleção, apresentando as categorias do modelo de conteúdo utilizado,

citadas anteriormente. Para cada segmento que está sendo descrito, pode-se escolher

uma dentre as categorias apresentadas na estrutura de seleção, visando complementar a

descrição do segmento, atribuindo-lhe a categoria escolhida.

4.3 Composição de Segmentos

A composição de segmentos é um processo relativamente simples, consistindo

na busca por segmentos, através de algum critério (palavras-chave, categorização,

segmentos criados por usuários específicos ou combinações dessas opções), na seleção

dos segmentos de interesse e no seqüenciamento dos mesmos. A figura 4.5 apresenta a

tela desenvolvida para realização da composição. Nela, observa-se um player de vídeo

(Figura 4.5(a)), um formulário para criação da composição (Figura 4.5(b)) e uma lista

de segmentos disponíveis para visualização (Figura 4.5(c)). Ressalta-se que o player

utilizado nesta interface (para visualização de segmentos) é diferente do utilizado em

interfaces apresentadas anteriormente (para visualização de vídeos). Particularmente, o

player apresentado na figura 4.5(b) é capaz de interpretar uma codificação particular

(discutida na próxima seção) de modo a permitir a exibição automática de partes

específicas de vídeos.

Figura 4.5 – Tela para criação de composição de segmentos

Através do player de vídeo, o usuário pode visualizar qualquer um dos

segmentos da lista. Ao selecionar um segmento de interesse, as informações do mesmo

(código do segmento, tipo de segmento, tempo inicial e tempo final) são exibidas na

figura 4.5(d), destacando o que está sendo visualizado. No formulário para criação de

composição, deve-se informar um título para a mesma, palavras-chave que a

identifiquem e ainda os códigos dos segmentos que irão compô-la, inseridos na ordem

em que os mesmos devem ser exibidos quando da execução da composição. Neste caso,

se o usuário escolher para a composição os segmentos de código 01, 02 e 03 e preencher

o formulário dispondo-os na ordem “02, 03, 01”, ao se executar a composição, 02 será

exibido primeiro, em seguida 03 e por último 01. As informações de título e palavras-

chave serão utilizadas para criação da descrição LOM associada à composição.

4.3.1 Exibição de Composições de Segmentos

Embora diversas abordagens pudessem ser consideradas no que tange à exibição

da composição, especificamente em relação ao seqüenciamento dos segmentos, optou-

se, por questões de simplificação da implementação, por configurar tal seqüenciamento

como sendo linear e fixo. Assim, os segmentos de uma composição são exibidos, um

após o outro, conforme definido durante montagem da mesma. Não se estabeleceu

opções para, por exemplo, realizar uma repetição da exibição de um segmento

específico da composição. Para permitir que os segmentos de uma composição sejam

visualizados na seqüência na qual foram ordenados, utilizou-se a linguagem SMIL

(Synchronized Multimedia Integration Language). Reconhecida pelo W3C, SMIL é

uma linguagem declarativa específica para autoria de documentos multimídia com

relações de sincronização temporal e espacial, seguindo o mesmo objetivo de

simplicidade da linguagem HTML.

SMIL utiliza o conceito de composição (agrupamento) para estruturar a

apresentação de um documento. Uma composição SMIL pode conter objetos de mídia,

bem como outras composições, determinando a forma como seus componentes deverão

ser exibidos. Existem dois tipos de composição SMIL: a paralela e a seqüencial.

Embora ambas pudessem ser adotadas nesta dissertação, por questões já mencionadas

anteriormente, optou-se por adotar apenas a segunda. Todos os tipos de mídia, assim

como todas as composições, possuem uma duração que determina o seu tempo de

exibição. Objetos de mídia contínua, como o caso de vídeos, considerado nesta

dissertação, possuem uma duração implícita derivada de seu próprio conteúdo. A

duração implícita de uma composição corresponde ao somatório das durações de seus

componentes. Além da duração implícita, todo elemento, seja ele um objeto de mídia ou

uma composição, pode ter a sua duração definida explicitamente pelo usuário, através

de um atributo opcional denominado “duração”. Contudo, além deste, os elementos

SMIL possuem outros dois atributos opcionais, denominados “início” e “término”, que

também especificam o comportamento temporal da apresentação.

Tanto em composições SMIL paralelas quanto em seqüenciais, os atributos

início e término dos elementos podem ser especificados em relação ao início ou término

de qualquer outro elemento da composição. Esta é a característica do SMIL que, no

contexto desta dissertação, permite exibir segmentos na seqüência estabelecida pelos

12 http://www.w3.org/AudioVideo/

usuários. Para exemplificar, considere a especificação de quatro segmentos de vídeo:

S1, S2, S3 e S4 a partir de três vídeos. A figura 4.6 representa, esquematicamente, a

definição dos mesmos.

Figura 4.6 – Representação esquemática dos segmentos definidos

Conforme ilustrado na figura 4.6, os segmentos S1, S2, S3 e S4 estão contidos,

respectivamente, nos vídeos “video1” (com início em 30s e fim aos 45s), “vídeo2” (com

início aos 0s e término aos 40s), “video3” (com início aos 10s e término aos 54s) e

“video2” (com início aos 34s e término aos 115s).

Figura 4.7 – Exemplo de código SMIL para exibição de segmentos

Já a figura 4.7 apresenta o código SMIL definido para a exibição desses

segmentos na seguinte ordem: S2 → S1 → S4 → S3. Neste código especifica-se o local

onde a mídia está armazenada (Figura 4.7(2)), o início (Figura 4.7(4)) e o fim do

segmento (Figura 4.7(5)), e a ordem na qual os mesmos devem ser exibidos (Figura

4.7(3)). Durante a execução das composições, o protótipo traduz os dados que

determinam a seqüência de exibição dos segmentos em código SMIL, possibilitando a

execução dos mesmos conforme especificado pelo usuário ao criar a composição.

Considerando-se o código da figura 4.7, a exibição dos segmentos seria realizada

conforme apresentado na figura 4.8.

Figura 4.8 – Representação esquemática da apresentação da composição

Conforme representado na figura 4.8, S2 é o primeiro segmento a ser exibido,

com duração de 40 segundos. Em seguida, exibe-se S1, com duração de 15 segundos.

Depois, exibe-se S3, com duração de 81 segundos e, finalmente, exibe-se S4, com

duração de 44 segundos. Após a exibição deste último a apresentação da composição se

encerra.

Na figura 4.9, apresenta-se a tela do protótipo utilizada pelo usuário para exibir

composições de segmentos.

Figura 4.9 – Tela de exibição de composições de segmentos

Conforme apresentado na figura 4.9, para a exibição de uma composição, faz-se

necessário realizar uma busca pela mesma, através de seu título (Figura 4.9(b)). Optou-

se por este tipo de pesquisa, pois, no estudo de caso aplicado, os usuários deveriam

selecionar para visualização suas próprias composições. Nesta configuração, a seleção

por título apresenta-se suficiente. Contudo, outras formas de pesquisa poderiam ser

consideradas, embora não tenham sido implementadas. Encontrada a composição, o

usuário a seleciona (Figura 4.9(c)), possibilitando que a mesma seja exibida através do

player SMIL (Figura 4.9(a)). A exibição de uma composição de segmentos

corresponde, na verdade, à exibição dos segmentos que a compõem, um após o outro,

na seqüência definida durante sua criação.

4.4 Relacionamento de Segmentos

Outro aspecto importante em relação à implementação do protótipo corresponde

à definição de relacionamentos entre segmentos. Utilizando-se o padrão LOM, torna-se

possível, através da categoria de metadados “Relação”, estabelecer relacionamentos

entre OAs. Analogamente, o uso desta categoria permite relacionar os segmentos

obtidos no processo de segmentação. Assim, a descrição LOM, no contexto do trabalho

discutido nesta dissertação, é particularmente centrada nas relações entre segmentos, o

qual constitui um importante aspecto no que tange ao acesso à informação. Seguindo a

própria definição do LOM, os relacionamentos são definidos entre quaisquer dois

segmentos.

Para exemplificar a abordagem de relacionamento definido nesta dissertação,

considere dois segmentos, diga-se S1 e S2. Considere ainda que um usuário deseje

relacionar tais segmentos, explicitando que S1 é base para S2. Neste caso, o usuário

explicitaria tal relacionamento na descrição LOM associada ao segmento S1. Entretanto,

se o relacionamento a ser definido fosse o contrário do anterior (S2 é base para S1), o

usuário explicitaria tal relacionamento na descrição LOM associada ao segmento S2.

Portanto, toda relação do tipo (X “relacionamento” Y) deve ser definida na descrição

LOM de X.

No que tange aos possíveis tipos de relacionamentos, no trabalho apresentado

nesta dissertação considerou-se aqueles definidos pelo próprio padrão LOM: “é parte

de”, “tem parte”, “é versão de”, “tem versão”, “é formato de”, “tem formato”,

“referencia”, “é referenciado por”, “é baseado em”, ”é base para”, “requer”, “é

requerido por”. Entretanto, conforme já discutido na seção 2.3, no capítulo 2, é possível

estender o vocabulário de relacionamentos definidos pelo LOM, adicionando-se outros

elementos que se adéqüem às necessidades educacionais do usuário.

No desenvolvimento do protótipo, os relacionamentos considerados foram: “É

parte de”, “É semelhante a”, “É Base Para” e “Complementa”. Embora outros pudessem

ser utilizados, optou-se por estes relacionamentos por entender que os mesmos são de

fácil compreensão, não oferecendo grandes dificuldades de entendimento aos alunos. A

figura 4.10 apresenta a tela desenvolvida para a definição de relacionamentos entre

segmentos.

Figura 4.10 – Tela de definição de relacionamentos entre segmentos

Conforme apresentado na figura 4.10, o usuário dispõe de uma lista de

segmentos (Figura 4.10(b)), retornados através de uma busca realizada pelo mesmo

(executada pelo Componente de Busca); um player SMIL (Figura 4.10(a)), para

visualização de segmentos e um formulário para cadastro de relacionamentos (Figura

4.10(d)). Observa-se ainda que, ao selecionar um segmento para visualização, os dados

do mesmo são apresentados (Figura 4.10(c)), permitindo ao usuário ter conhecimento de

qual segmento está sendo exibido. Como pode ser observado na figura 4.10, apenas dois

segmentos são relacionados por vez. Para este relacionamento, o usuário deve preencher

o formulário com seus respectivos códigos e escolher um tipo de relação dentre as

opções disponíveis em uma estrutura de seleção.

4.5 Componente de Raciocínio

Esta seção descreve a implementação do mecanismo de inferência lógica.

Particularmente, apresenta-se o raciocinador utilizado no desenvolvimento do protótipo,

a descrição OWL dos relacionamentos entre segmentos, as regras lógicas utilizadas

(descritas em SWRL) e a sistemática de funcionamento do mecanismo de inferência.

4.5.1 Representação OWL do LOM

É importante destacar que a realização das inferências considera apenas os

relacionamentos definidos entre segmentos, contidos nas suas descrições LOM. Isto

quer dizer que, embora os metadados MPEG-7 utilizados nesta dissertação tenham sido

especificados em OWL, os mesmos não foram considerados para este efeito. Contudo,

optou-se pelo uso de OWL visando padronizar a forma como as descrições associadas

aos segmentos eram armazenadas. Embora não esteja no contexto do trabalho

apresentado nesta dissertação, o MPEG-7 pode ser utilizado em um cenário de

inferências. Neste caso, poder-se-ia considerar o relacionamento de segmentos visando-

se as características multimídia dos mesmos (cor, timbre, textura, etc.). A figura 4.11

apresenta parte de uma descrição LOM em representação OWL.

Figura 4.11 – Exemplo resumido de descrição LOM em OWL

A figura 4.11(a) apresenta uma parte da ontologia LOM definida para prover a

descrição de segmentos. Já a figura 4.11(b) representa um exemplo de instanciação de

algumas classes dessa ontologia, provendo uma descrição para um segmento em

particular.

4.5.2 Regras Lógicas

Como já mencionado anteriormente, para que o raciocinador possa executar as

inferências, faz-se necessário tanto a descrição OWL dos relacionamentos entre os

segmentos quanto um conjunto de regras lógicas. É importante destacar que não foi

objetivo desta dissertação a análise da validade e aplicabilidade no contexto educacional

das regras que foram definidas e utilizadas durante a realização do estudo de caso.

O objetivo da abordagem de inferência implementada neste protótipo foi

acrescer o mecanismo de busca de forma a localizar relacionamentos entre segmentos,

tanto explicitamente quanto, principalmente, os implícitos. Por ser um mecanismo que

atua “por trás” das buscas por segmentos, os usuários não têm conhecimento de sua

existência e, portanto, a mesma não foi avaliada diretamente. O estudo e a definição de

novas regras para contextos educacionais são propostos como possíveis trabalhos

futuros.

Figura 4.12 – Descrição SWRL da primeira regra “RegraEBasePara”

A abordagem de inferência foi inicialmente apresenta em (OLIVEIRA et al.,

2008d), sendo utilizada nesta dissertação uma complementação. Para possibilitar a

verificação de raciocínio durante a realização do estudo de caso, duas regras lógicas

foram definidas. Ambas estão relacionadas ao contexto de um segmento ser base para

outro segmento. A figura 4.12 (apresentada anteriormente) e a figura 4.13 descrevem

tais regras. Contudo, para exemplificar a utilização da linguagem de regras SWRL, a

figura 4.12 se encontra nesta representação.

Basicamente, a regra lógica definida na figura 4.12 representa uma relação de

transitividade entre quaisquer três segmentos (desde que os mesmos satisfaçam as

condições definidas na regra), dizendo que se um segmento S1 é base para S2 e se S2 é

base para S3, então S1 também é base para S3.

Figura 4.13 – Especificação da segunda regra “RegraEBasePara”

Conforme apresentado na figura 4.13, considerando-se quatro segmentos (S1,

S2, S3 e S4), se S3 é parte de S1, se S2 é parte de S4 e se S1 é base para S2, então se

pode afirmar, pela regra lógica, que S3 é base para S4. A figura 4.14 ilustra uma

representação esquemática das possíveis inferências executadas através das regras

definidas nas figuras 4.12 e 4.13.

Figura 4.14 – Representação esquemática de inferências lógicas

É importante destacar que os relacionamentos entre segmentos, utilizados pelo

raciocinador são definidos pelos próprios usuários, durante a utilização do protótipo. O

mesmo não provê qualquer avaliação ou revisão dos relacionamentos em termos de

validade. Deste modo, evidentemente, nem todo relacionamento inferido e exibido ao

usuário pode corresponder a uma verdade absoluta. Em outras palavras, considerando-se

o exemplo da figura 4.14, S3 pode, segundo a visão dos usuários, não ser base para S4.

A intenção é exibir aos usuários os relacionamentos inferidos e deixar que eles façam

seu próprio julgamento acerca da corretude ou não dos mesmos, segundo seus pontos de

vista, interesses, necessidades, etc.

4.5.3 Raciocinador Bossam

Para a inferência de conhecimento sobre os relacionamentos entre os segmentos,

representados através de documentos OWL DL das respectivas descrições LOM, torna-

se necessária a utilização de um raciocinador de lógica descritiva. O mecanismo

adotado nesta dissertação denomina-se Bossam, o qual corresponde a um mecanismo de

inferência para a Web Semântica, baseado no algoritmo RETE

(FORGY, 1982). Além

de raciocinar sobre várias linguagens da Web Semântica (XML, RDF, OWL, RuleML e

SWRL), suas API’s o tornam uma ferramenta simples de ser integrada a aplicações

Java. Embora outros mecanismos de inferência pudessem ser adotados, as

características oferecidas pelo Bossam justificaram sua escolha para o trabalho descrito

nesta dissertação.

Para a execução das inferências, o Bossam oferece duas interfaces que foram

utilizadas no protótipo: IReasoner (que provê métodos para carregar regras SWRL e

ontologias OWL) e IReasonerFactory (que cria uma instância do raciocinador). A partir

delas, podem-se realizar consultas a todos os relacionamentos declarados nas descrições

LOM, utilizando-se da base de regras (Banco de Regras Lógicas).

4.5.4 Sistemática de Execução das Inferências

Ao realizar uma busca por segmentos, o Componente de Busca ativa o

Componente de Raciocínio. Este, por sua vez, fica aguardando até que aquele complete

a pesquisa. Se nenhum segmento for encontrado levando em consideração os

parâmetros de pesquisa especificados pelo usuário, o Componente de Raciocínio nada

executa. Entretanto, considerando que um ou mais segmentos sejam encontrados, por

exemplo, um segmento S1, o Componente de Raciocínio realiza uma varredura no

Banco de Metadados, procurando – em todas as descrições LOM armazenadas neste

repositório, todo e qualquer relacionamento associado a S1. Estes relacionamentos são,

então, agrupados em um arquivo OWL temporário, que fica armazenado em memória

Algoritmo que encontra padrões, para implementações de sistemas baseados em regras

(apenas em tempo de execução). A figura 4.15 apresenta um exemplo resumido deste

documento.

É através deste documento que o raciocinador realiza as inferências. Embora

apenas um relacionamento esteja sendo exibido neste exemplo, tal documento contém

tantos relacionamentos quanto àqueles presentes nas descrições armazenadas no Banco

de Metadados. Particularmente, o Componente de Raciocínio entrega ao raciocinador

todas as regras SWRL armazenadas no Banco de Regras, juntamente com o documento

contendo todos os relacionamentos associados ao segmento S1. Em seguida, o Bossam

aplica todas as regras a ele entregues sobre o documento de relações e, assim, tenta

inferir novos relacionamentos implicitamente associados a S1. Caso relacionamentos

com outros segmentos tenham sido inferidos, tais segmentos também são retornados ao

usuário, conforme já descrito no capítulo 3. Contudo, é importante ressaltar que os

segmentos cujos relacionamentos foram explicitamente definidos nas descrições LOM –

e associados a S1 – também são retornados.

Figura 4.15 – Documento para realização de inferência lógica

5. Estudo de Caso

Neste capítulo, descreve-se o estudo de caso realizado para avaliação das

abordagens de segmentação lógica de OAs, composição de segmentos, relacionamentos

de segmentos, aprendizagem colaborativa baseada no compartilhamento de segmentos,

e utilização de modelos de conteúdo para complementação da descrição de segmentos.

Ademais, discutem-se os questionários de avaliação utilizados, apresentando seus

objetivos e sua sistemática de aplicação.

5.1 Enfoque do Estudo de Caso

Conforme descrito no capítulo introdutório, a partir da segmentação lógica de

OAs, algumas abordagens são propostas e avaliadas nesta dissertação. Esta avaliação

poderia ser realizada considerando-se duas vertentes de pesquisa: uso das abordagens

como atividades em processos de aprendizagem ou como atividades dirigidas à

preparação (construção, organização, etc.) de conteúdo instrucional. No primeiro caso, a

população a ser considerada seria grupos de alunos. No segundo, o foco estaria em

grupos de professores. Apesar da existência destas duas alternativas, optou-se por

configurar o trabalho apresentado nesta dissertação de modo a viabilizar a primeira

vertente, sendo, portanto, as atividades de avaliação realizadas e criticadas por alunos.

Assim, o foco está na análise dos possíveis benefícios do uso das abordagens propostas

como alternativas para facilitar e melhorar a aprendizagem.

5.2 Objetivo do Estudo de Caso

O objetivo do estudo de caso, em um primeiro momento, foi mostrar a

viabilidade prática da estruturação de partes de conteúdo de OAs, de modo a ser

possível tanto o acesso quanto a reutilização, especificamente, de tais partes –

abstraindo-se assim, da visão do OA como um todo. Em um segundo momento e,

considerando-se o enfoque adotado e descrito na seção 5,1, objetivou-se avaliar os

possíveis benefícios da abordagem de segmentação de OAs, bem como suas vertentes

(composição de segmentos, compartilhamento de segmentos, etc.) quando aplicadas no

contexto de ensino e aprendizagem.

5.3 Material Selecionado Para o Estudo de Caso

A criação de conteúdo instrucional tem proliferado nos últimos anos como

conseqüência direta do processo de convergência digital e evolução tecnológica. Neste

aspecto, diversos tipos de mídia poderiam ser considerados para a realização do estudo

de caso. Contudo, como já mencionado, optou-se por considerar apenas materiais em

formato de vídeo.

Para a realização do estudo de caso selecionou-se da Web (de diferentes fontes)

vinte e três vídeos: doze relacionados ao tema “Orientação a Objetos” e onze

relacionados ao tema “Planejamento Estratégico”. Optou-se pela utilização destes temas

pelo fato dos mesmos estarem compreendidos na ementa da disciplina de Fundamentos

de Sistemas de Informação, sendo de interesse para os alunos que iriam participar do

estudo. Uma vez selecionados, todos os vídeos foram descritos e armazenados no Banco

de OAs, possibilitando seu acesso através do protótipo.

É importante ressaltar que os vídeos obtidos possuíam licença de uso para fins

acadêmicos. Contudo, o trabalho apresentado nesta dissertação não se preocupou com a

questão de direitos autorais, especialmente no que se refere à problemática relativa aos

segmentos, que poderiam implicar em discussões mais calorosas sobre autoria e direito

de uso. Entretanto, devido à grande importância do tema, esta questão, bem como

aquela relativa aos custos envolvidos no acesso não gratuito de determinados conteúdos,

são consideradas em possíveis trabalhos futuros.

5.4 Descrição Geral do Estudo de Caso

Para avaliar e demonstrar a aplicabilidade das abordagens apresentadas nesta

dissertação utilizou-se o protótipo em uma aula da disciplina de Fundamentos de

Sistemas de Informação, do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da

Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro.

Vinte e quatro alunos participaram do estudo e foram organizados em oito

grupos: A1, A2, B1, B2, C1, C2, D1 e D2 – cada qual com três componentes. Optou-se

pela organização em grupos para possibilitar a divisão e distribuição das tarefas -

permitindo a realização simultânea das mesmas. O número de grupos e a quantidade de

componentes em cada grupo foram estabelecidos em função da infra-estrutura

disponível para realização do estudo, especificamente no que tange ao número de

computadores com os recursos necessários para a avaliação das abordagens, e dos

cenários desejados para a investigação.

Torna-se importante ressaltar as restrições relacionadas à condução do estudo de

caso, como seleção dos alunos e preparação do local do estudo. Embora se reconheça a

importância de uma configuração de estudo de caso com alunos, por exemplo, de outros

cursos (que não o de computação), de outras universidades ou mesmo de outros níveis

educacionais (ensino médio, por exemplo), a população utilizada para a realização do

estudo de caso é suficiente para oferecer um indício da viabilidade/validade das

propostas apresentadas nesta dissertação.

5.5 Organização do Estudo de Caso

O estudo de caso proposto para avaliação das abordagens foi configurado para

ser realizado em quatro etapas. Em cada uma destas, os grupos deveriam executar uma

tarefa específica - dentro de um prazo estabelecido de vinte minutos. Ademais, após a

realização de algumas dessas etapas, questionários de avaliação foram aplicados para

avaliar as abordagens discutidas nesta dissertação. As subseções a seguir descrevem as

etapas do estudo de caso, detalhando as atividades realizadas em cada uma. Em seguida,

apresentam-se os questionários de avaliação, destacando seus objetivos e a forma de

aplicação estabelecida para os mesmos.

5.5.1 Primeira Etapa

Na primeira etapa, os grupos A1, A2, B1 e B2 deveriam montar – cada um –

uma apresentação de vídeo. Após a montagem, cada grupo deveria exibir sua respectiva

apresentação ao tutor responsável pela realização do estudo de caso. Paralelamente, os

grupos C1, C2, D1 e D2 deveriam criar – cada um – segmentos de conteúdo de OAs

sem a utilização de modelo de conteúdo. Além disso, deveriam relacionar os segmentos

criados, sendo que cada grupo deveria relacionar seus próprios segmentos.

5.5.1.1 Montagem de Apresentação de Vídeo

Para o entendimento da abordagem de composição de segmentos de conteúdo de

OAs, era importante que os alunos experimentassem o cenário atual de reuso de vídeo,

ou seja, que trabalhassem com a necessidade (ou interesse) de utilizar partes específicas

de determinado recurso para apresentar um assunto a outras pessoas. Como é habitual

haver limitações no tempo de execução das atividades, também aqui se estabeleceu um

limite (20 minutos) para as atividades de montagem de apresentação do vídeo, conforme

já mencionado no início da seção 5.4.

Esta tarefa foi executada pelos grupos A1, A2, B1 e B2 e esteve condicionada à

utilização dos casos de uso: “Criar Apresentação de Vídeo” e “Visualizar Apresentação

de Vídeo” – descritos, respectivamente, nas tabelas A.4 e A.5 no apêndice A. Os grupos

deveriam acessar um conjunto de vídeos, armazenados no Banco de OAs, e especificar,

de acordo com seus interesses, partes de vídeo para montar a apresentação, que deveria

estar relacionada ao tema “Planejamento Estratégico”. Entretanto, para que depois se

possam comparar as duas situações de uso, os grupos, nesta fase, não utilizariam as

abordagens de segmentação de OAs e composição de segmentos - usadas em uma outra

tarefa posterior. Assim, ainda que tais grupos especificassem partes de vídeo que os

mesmos julgassem interessantes para montar as apresentações, eles deveriam selecionar

todo o vídeo para compor as mesmas. Na verdade, esta seleção consiste em anotar (por

escrito) as partes de interesse e os vídeos nas quais elas se encontravam. Logo, a

montagem seria composta por um conjunto de vídeos inteiros, dentro dos quais estariam

as partes especificadas, pelos grupos, como interessantes.

Após a montagem, a apresentação deveria ser exibida. Para a exibição, os grupos

deveriam selecionar cada vídeo que compõe a apresentação e executar apenas a parte de

interesse. Para isto, seria necessário – ao apresentar cada uma das partes especificadas –

posicionar a barra de tempo do player de vídeo no tempo inicial da parte e parar a

exibição quando a mesma atingisse seu tempo final.

5.5.1.2 Criação de Segmentos Não Categorizados

Para entender a abordagem de segmentação de conteúdo de OAs, era importante

que os alunos experimentassem segmentar um OA, ou seja, que trabalhassem com a

necessidade (ou interesse) de selecionar e estruturar partes específicas de seu conteúdo,

para sua posterior reutilização, sem considerar o acesso a todo o conteúdo. Assim, os

alunos teriam a oportunidade de analisar o processo em si (especificação e descrição dos

segmentos, mas sem a utilização de qualquer estrutura que guiasse esse processo de

segmentação) e as possíveis vantagens envolvidas na realização do mesmo. Também era

importante que os grupos experimentassem definir relacionamentos entre os segmentos

criados, analisando as possíveis vantagens existentes neste processo. Tal como na tarefa

anterior, nesta também se estabeleceu o limite de 20 minutos.

Esta tarefa foi executada pelos grupos C1, C2, D1 e D2 e esteve condicionada à

utilização dos casos de uso: “Criar Segmento Não Categorizado” e “Relacionar

Segmentos” – descritos, respectivamente, nas tabelas A.1 e A.3 no apêndice A.

Estipulou-se que os segmentos deveriam estar relacionados ao tema “Planejamento

Estratégico”. Os grupos deveriam acessar um conjunto de vídeos, armazenados no

Banco de OAs, e escolher, de acordo com seus interesses, os vídeos a serem

segmentados. Estabeleceu-se a criação de, ao menos, três segmentos – relacionados a

vídeos diferentes. Definiu-se esta restrição para que pudesse ser obtida uma quantidade

razoável de segmentos – os quais seriam, posteriormente, utilizados por outros grupos

para a montagem de composições de segmentos. Ademais, a realização de três

segmentações de OAs traria aos alunos uma compreensão mais sólida sobre o processo

em si.

Depois de criados, os segmentos deveriam ser relacionados entre si. Cada grupo

deveria relacionar seus próprios segmentos, segundo seus interesses. Assim seria

possível avaliar posteriormente a utilidade dos relacionamentos criados.

5.5.2 Segunda Etapa

Na segunda etapa, os grupos A1, A2, B1 e B2 deveriam montar – cada um – a

composição de segmentos, utilizando-se de segmentos estruturados sem modelo de

conteúdo. Particularmente, tais grupos deveriam utilizar os segmentos criados durante

realização da primeira etapa pelos grupos C1, C2, D1 e D2. Além disso, após a

montagem, cada grupo deveria apresentar sua respectiva composição ao tutor

responsável pela realização do estudo de caso. Já os grupos C1, C2, D1 e D2 deveriam

analisar os segmentos criados durante a primeira etapa. As subseções a seguir detalham

as tarefas executadas.

5.5.2.1 Composição de Segmentos Não Categorizados

Para o entendimento da abordagem de composição de segmentos de conteúdo de

OAs, era importante que os alunos experimentassem (além do cenário atual de reuso de

vídeo - apresentado na seção 5.4.1.1) utilizar segmentos de conteúdo de OAs para

montar uma composição de segmentos, ou seja, que trabalhassem com o desafio de

escolher segmentos, agrupá-los e seqüenciá-los, visando o desenvolvimento de algum

artefato que os auxiliasse a atingir o objetivo de uma tarefa educacional. Também era

importante possibilitar aos alunos visualizar relacionamentos entre segmentos (durante

as buscas pelos mesmos), analisando se os relacionamentos ofereciam algum benefício

para execução da tarefa. O fato de se utilizarem segmentos não categorizados é

justificado nesta tarefa visto que, em uma etapa posterior, a montagem de uma

composição de segmentos categorizados será executada e, desta forma, torna-se possível

comparar as duas possibilidades analisando as possíveis vantagens de se usar tal

categorização, quer na criação de segmentos quer na montagem de composições.

Esta tarefa foi executada pelos grupos A1, A2, B1 e B2 e esteve condicionada à

utilização dos casos de uso “Criar Composição de Segmentos Não Categorizados” e

“Visualizar Composição de Segmentos” – descritos, respectivamente, nas tabelas A.7 e

A.9 no apêndice A. Os grupos deveriam acessar segmentos armazenados, logicamente,

no Banco de Metadados e escolher, de acordo com seus interesses, aqueles que seriam

utilizados para montar a composição, a qual deveria estar relacionada ao tema

“Planejamento Estratégico”. Estabeleceu-se a criação de, no mínimo, dois segmentos.

Definiu-se esta restrição para que fosse possível aos grupos comparar e avaliar as

diferenças de exibição entre a apresentação de vídeo (desenvolvida na primeira etapa) e

a composição de segmentos desenvolvida nesta segunda etapa – especificamente em

relação à transição dos segmentos que definem a composição. Em outras palavras, ao

montar uma composição com dois ou mais segmentos, seria possível ao protótipo exibi-

los de forma automática (um após o outro), diferenciando-se da exibição manual, como

realizada na tarefa executada na primeira etapa.

Para a montagem da composição, a seguinte relação deveria ser seguida: grupo

A1 utilizaria os segmentos criados pelo grupo C1, grupo A2 utilizaria os segmentos

criados pelo grupo C2, grupo B1 utilizaria os segmentos criados pelo grupo D1 e grupo

B2 utilizaria os segmentos criados pelo grupo D2. Definiu-se esta restrição de acesso

aos segmentos de grupos específicos para verificar se, mesmo utilizando segmentos de

grupos diferentes, resultados semelhantes seriam obtidos independentemente dos

autores.

5.5.2.2 Análise de Segmentos

Uma das avaliações importantes realizadas neste estudo de caso foi verificar se

segmentos criados por alunos poderiam ser utilizados em processos de aprendizagem de

outros alunos. Em outras palavras, era importante saber se alunos conseguiriam

aprender utilizando-se de segmentos criados por outros alunos (com visões, contextos,

interesses, etc. diferentes). Desta forma, fez-se necessário configurar um cenário no qual

alunos pudessem avaliar os segmentos criados por outros alunos, analisando seus

conteúdos, especificamente no que tange à adequabilidade dos mesmos para prover

aprendizagem.

Esta tarefa foi executada pelos grupos C1, C2, D1 e D2 e esteve condicionada à

utilização do caso de uso “Visualizar Segmento Não Categorizado”, descrito na tabela

A.6 no apêndice A. Os grupos deveriam acessar e visualizar os segmentos armazenados,

logicamente, no Banco de Metadados, associados a um grupo específico, e analisá-los.

Assim, a seguinte relação deveria ser seguida: grupos C1, C2, D1 e D2 analisariam os

segmentos criados, respectivamente, pelos grupos D1, D2, C1 e C2. Esta configuração

visava permitir que todos os segmentos criados fossem vistos e analisados, evitando-se

que fossem escolhidos apenas os segmentos criados por grupos formados pelos alunos

considerados como mais dedicados da turma.

5.5.3 Terceira Etapa

Na terceira etapa, todos os grupos deveriam criar – cada um – segmentos com

utilização de modelo de conteúdo, categorizando-os. Entretanto, os grupos C1, C2, D1 e

D2 – e apenas estes – deveriam ainda relacionar os segmentos criados (cada grupo

deveria relacionar seus próprios segmentos). Estabeleceu-se que os grupos A1, A2, B1 e

B2 não relacionariam os segmentos criados para possibilitar uma comparação entre a

composição desenvolvida com uso de segmentos relacionados (executada na primeira

etapa) com aquela desenvolvida sem uso de segmentos relacionados - durante realização

da quarta etapa.

5.5.3.1 Criação de Segmentos Categorizados

Esta tarefa teve o mesmo objetivo descrito na seção 5.4.1.2. Contudo, nesta, era

importante que os alunos experimentassem utilizar algo que os auxiliasse/guiasse na

segmentação de OAs (especificação e descrição de segmentos de conteúdo), ou seja,

que trabalhassem com a necessidade ou interesse de categorizar os segmentos a serem

criados. Para esta tarefa também se estabeleceu uma limitação no tempo de execução da

mesma.

Esta tarefa foi executada por todos os grupos e esteve condicionada à utilização

dos casos de uso “Criar Segmento Categorizado” e “Relacionar Segmentos” – descritos,

respectivamente, nas tabelas A.2 e A.3 no apêndice A. Estipulou-se que os grupos

deveriam criar segmentos relacionados ao tema “Orientação a Objetos”. Na primeira

etapa, uma tarefa de segmentação centrada no tema ”Planejamento Estratégico” foi

realizada. Assim, para se evitar repetição, a tarefa de segmentação realizada nesta

terceira etapa foi centrada em um novo tema. Os grupos deveriam acessar um conjunto

de vídeos, armazenados no Banco OAs, e escolher, de acordo com seus interesses, os

vídeos a serem segmentados.

Estabeleceu-se a criação de, no mínimo, três segmentos relacionados a vídeos

diferentes. Optou-se por esta restrição para que um número razoável de segmentos fosse

obtido, o que possibilitaria a realização da quarta etapa. Depois de criados, os

segmentos deveriam ser relacionados entre si. Cada grupo deveria relacionar seus

próprios segmentos, segundo seus interesses. Assim como descrito na seção 5.4.1.2, esta

tarefa buscou proporcionar aos alunos a experiência de segmentar OAs considerando as

partes do conteúdo desses OAs que cada um achasse de interesse, mas, desta vez,

utilizando um guia (modelo de conteúdo) que auxiliasse didaticamente as segmentações.

5.5.4 Quarta Etapa

Na quarta etapa, todos os grupos deveriam montar - cada um - uma composição

de segmentos, utilizando aqueles estruturados com modelo de conteúdo (desenvolvidos

durante a terceira). A subseção a seguir detalha a tarefa executada.

5.5.4.1 Montagem de Composição de Segmentos Categorizados

Era importante para o entendimento das possíveis vantagens relacionadas à

categorização de segmentos que os alunos experimentassem montar uma composição

utilizando-se de segmentos categorizados. Em princípio, tal categorização poderia

auxiliar a montagem ao permitir pesquisar e selecionar segmentos em função de seu

tipo.

Esta tarefa foi executada por todos os grupos e esteve condicionada à utilização

dos casos de uso “Criar Composição de Segmentos Categorizados” e “Visualizar

Composição de Segmentos” – descritos, respectivamente, nas tabelas A.8 e A.9 no

apêndice A. Os grupos deveriam acessar segmentos armazenados, logicamente no

Banco de Metadados, e escolher, de acordo com seus interesses, aqueles que seriam

utilizados para montar a composição, que deveria estar relacionada ao tema “Orientação

a Objetos”. Estabeleceu-se a utilização de, no mínimo, dois segmentos. Definiu-se esta

restrição para que fosse possível aos grupos comparar as diferenças de visualização

entre a apresentação de vídeo e a composição de segmentos (especificamente em

relação à transição de segmentos), como discutido na seção 5.4.2.1.

Para a montagem da composição de segmentos, a seguinte relação deveria ser

seguida: grupos A1, A2, B1 e B2 utilizariam - cada um - seus próprios segmentos. Já os

grupos C1, C2, D1 e D2 utilizariam todos os segmentos criados na terceira etapa.

Optou-se por esta configuração para possibilitar que os grupos A1, A2, B1 e B2

pudessem montar a composição utilizando-se de segmentos não relacionados. Desta

forma, tais grupos poderiam comparar tal montagem com aquela desenvolvida na

primeira etapa (com utilização de segmentos relacionados).

5.6 Questionários de Avaliação

Seis questionários foram aplicados no estudo de caso: Q1, Q2, Q3, Q4, Q5 e Q6

– todos se encontram no apêndice B. Q1, Q2, e Q3 foram aplicados aos grupos A1, A2,

B1 e B2. Já Os questionários Q4, Q5 e Q6 foram aplicados aos grupos C1, C2, D1 e D2.

É importante ressaltar que todos os componentes dos grupos responderam aos

questionários, individualmente. As subseções a seguir descrevem, brevemente, estes

questionários, destacando seus objetivos e sua sistemática de aplicação.

5.6.1 Objetivos dos Questionários

Na primeira etapa do estudo de caso, os grupos A1, A2, B1 e B2 montaram uma

apresentação utilizando vídeos inteiros. Na segunda etapa, criaram nova apresentação,

mas utilizando segmentos de vídeos. A comparação dessas tarefas representa o cenário

de avaliação do questionário Q1. Esta avaliação esteve, especificamente, relacionada à

criação de uma apresentação, onde se desejava acessar partes de vídeos, comparando-se

a utilização de vídeos inteiros (sem uso de uma ferramenta para segmentação) e a

utilização de segmentos. Esta dissertação argumenta que composições de segmentos

correspondem a artefatos interessantes para prover aprendizagem. Entretanto, faz-se

necessário que seu desenvolvimento (bem como sua exibição) não apresente grandes

dificuldades aos usuários, o que desestimularia a aceitação e, conseqüentemente, a

utilização da proposta. Assim, buscou-se avaliar se o processo de composição é

interessante, útil e simples de ser realizado.

Vale lembrar que o processo de composição de segmentos implica em uma

busca por segmentos, da qual se observa também um resultado com os relacionamentos

(explícitos e implícitos) dos segmentos correspondentes aos critérios de busca. Assim,

também foi avaliado se a visualização dos relacionamentos estabelecidos entre

segmentos provê algum tipo de vantagem em processos educacionais (para este caso em

particular, se os relacionamentos contribuem para a montagem da composição) –

indiretamente, buscou-se avaliar se existem vantagens, para o processo de composição,

em se definir tais relacionamentos.

Na terceira etapa do estudo de caso, os grupos A1, A2, B1 e B2 realizaram a

segmentação lógica de vídeos, utilizando um modelo de conteúdo para a categorização

dos segmentos criados. A avaliação desta tarefa representa o cenário de avaliação do

questionário Q2. Esta avaliação esteve centrada em descobrir se a segmentação

corresponde a um processo interessante e/ou útil e se existem vantagens no

desenvolvimento dos segmentos, principalmente no que tange à aprendizagem do

conteúdo de OAs. Conforme discutido no capítulo introdutório, uma vez criados, os

segmentos podem ser utilizados em uma série de abordagens educacionais. Contudo, é

necessário que seu desenvolvimento seja estimulante e simples. Caso contrário, seriam

pouco utilizados. Avaliou-se ainda se a utilização de modelos de conteúdo pode

contribuir para a descrição dos segmentos, complementando-a.

Na quarta etapa do estudo de caso, os grupos A1, A2, B1 e B2 realizaram a

montagem de uma composição utilizando-se de segmentos categorizados, mas sem

relacionamentos explicitados. Na segunda etapa, a composição desenvolvida utilizou

segmentos não categorizados, mas com relacionamentos explicitados. A comparação

dessas tarefas representa o cenário de avaliação do questionário Q3. Esta avaliação

esteve focada em descobrir se o uso de modelos de conteúdo para categorizar

segmentos, de alguma forma, pode auxiliar a montagem de composições. Indiretamente,

isto foi avaliado através da montagem de composições com segmentos categorizados.

Também foi avaliada a questão de se visualizar relacionamentos entre segmentos (se

existem vantagens na definição dos mesmos).

Na primeira etapa, os grupos C1, C2, D1 e D2 realizaram a segmentação lógica

de vídeos sem a utilização de modelos de conteúdo e definiram relacionamentos

explícitos entre os segmentos criados. Na segunda etapa, eles compartilharam os

segmentos criados e realizaram uma análise dos mesmos, o que representa o cenário de

avaliação do questionário Q4. Especificamente, buscou-se avaliar a experiência de

compartilhamento de conteúdo entre os alunos, observando se alunos conseguem

aprender determinado tópico utilizando-se de segmentos criados por outros alunos.

Contudo, avaliou-se também se o compartilhamento de segmentos pode favorecer a

troca de idéias, se possibilita desenvolver a capacidade de avaliar e/ou considerar pontos

de vista de terceiros e se permite a exploração de uma maior quantidade de materiais

instrucionais.

Na terceira etapa do estudo de caso, assim como na primeira etapa, os grupos

C1, C2, D1 e D2 realizaram a segmentação lógica de vídeos, mas, desta vez, utilizando

modelo de conteúdo para a categorização dos segmentos. Em ambas as etapas estes

grupos definiram relacionamentos explícitos entre os segmentos. A comparação dessas

tarefas representa o cenário de avaliação do questionário Q5. Esta avaliação buscou

analisar se o processo de segmentação é interessante e útil, e se o uso de modelos de

conteúdo auxilia a descrição de segmentos de conteúdo. Também se avaliou a definição

de relacionamentos entre segmentos e esta, por sua vez, buscou verificar se este

processo corresponde a uma abordagem interessante e fácil de ser realizada.

Na quarta etapa do estudo, os grupos C1, C2, D1 e D2 criaram uma apresentação

utilizando os segmentos de vídeos, categorizados e relacionados, criados na terceira

etapa. A avaliação do processo de composição, do uso de segmentos categorizados

(indiretamente, do uso de modelos de conteúdo) e da visualização dos relacionamentos

entre segmentos representa o cenário de avaliação do questionário Q6.

5.6.2 Sistemática de Aplicação

Conforme discutido nas seções iniciais deste capítulo, o estudo de caso foi

configurado de tal forma a possibilitar que diferentes tarefas pudessem ser realizadas

paralelamente por diferentes grupos, permitindo-se que todas as abordagens pudessem

ser realizadas e avaliadas no prazo estabelecido para a realização do mesmo. Em função

da ordem de distribuição das tarefas e dos objetivos de avaliação, a seguinte sistemática

para aplicação dos questionários foi seguida: questionários Q1 e Q4 foram aplicados

após a segunda etapa; questionários Q2 e Q5 foram aplicados após a terceira etapa e os

questionários Q3 e Q6 foram aplicados após a quarta etapa.

6. Apresentação dos Resultados

Este capítulo apresenta e analisa os resultados obtidos a partir do estudo de caso,

relacionados à segmentação lógica de OAs, composição de segmentos, relacionamentos

de segmentos, aprendizagem colaborativa baseada no compartilhamento de segmentos,

e utilização de modelos de conteúdo para complementação da descrição de segmentos.

Os resultados referentes à reutilização de OAs a partir da utilização da proposta de

segmentação também são apresentados. Na grande maioria dos gráficos apresentados

neste capítulo, por uma questão de simplificação, omitiram-se as legendas relativas aos

eixos Y (que representa porcentagem do número de alunos) e X (que representa as

respostas tipificadas).

6.1 Composição de Segmentos

Os resultados apresentados nesta seção foram obtidos a partir da análise dos

questionários Q1 e Q6.

8,33%

33,33%

50%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Complicado Complicado Fácil Muito Fácil

Figura 6.1 – Montagem de apresentação de vídeo

8,33%

91,66%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Complicado Complicado Fácil Muito Fácil

Figura 6.2 – Montagem de composição de segmentos

Através das figuras 6.1 e 6.2, observa-se que a porcentagem de alunos que

consideraram fácil ou muito fácil a montagem da composição de segmentos é maior que

a porcentagem relacionada à montagem da apresentação, sem a utilização de segmentos

- são 91,66% contra 58,33%, respectivamente. Além disso, enquanto apenas 8.33% dos

alunos avaliaram a montagem com o uso de segmentos como complicada, 41,66%

encontraram dificuldades na elaboração da montagem sem o uso de segmentos,

considerando-a muito complicada ou complicada.

Nota-se, assim, que a montagem com segmentos parece ser mais fácil para os

alunos do que a montagem sem segmentos. De fato, segundo os próprios alunos, o uso

de segmentos proporciona maior rapidez e facilidade na montagem da apresentação na

medida em que as informações mais relevantes acerca do conteúdo dos OAs

pesquisados já foram filtradas (durante a criação dos segmentos). Contudo, aqueles que

consideraram a montagem da apresentação sem utilização de segmentos mais fácil

justificaram que esta possibilita aos mesmos a análise de todo o conteúdo dos vídeos e a

seleção das próprias partes de interesse.

Nesse contexto, faz-se importante ressaltar que, na montagem da composição,

utilizaram-se segmentos já desenvolvidos e armazenados em um repositório. Portanto, a

montagem exigiu dos alunos apenas a seleção dos segmentos de interesse e não a

criação dos mesmos.

33,33%

41,66%

25%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Interessante Interessante Pouco Interessante Desinteressante

16,66%

79,16%

4,16%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Útil Útil Pouco Útil Não é Útil

Figura 6.3 – Uso de segmentos na montagem da composição

Além disso, a figura 6.3 mostra que a maioria dos alunos (75%) considerou

interessante ou muito interessante a utilização de segmentos para a criação da

montagem da composição e 95,84% consideraram-na útil ou muito útil.

8,33%

83,33%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Complicado Complicado Fácil Muito Fácil

Figura 6.4 – Exibição de apresentação de vídeo

8,33%

75%

16,66%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Complicado Complicado Fácil Muito Fácil

Figura 6.5 – Exibição de composição segmentos

Quanto à exibição das apresentações, através das figuras 6.4 e 6.5, observa-se

que a porcentagem de alunos que consideraram fácil ou muito fácil a exibição da

composição de segmentos é maior que aquela relacionada à exibição da apresentação

criada sem segmentos – são 91,66% contra 8,33%. Além disso, enquanto 8,33% dos

alunos avaliaram-na como complicada, 91,66% encontraram dificuldades em exibir a

apresentação sem segmentos. Nota-se, assim, que a exibição da composição parece ser

mais simples que aquela sem segmentos. Segundo os próprios alunos, o uso de

segmentos facilita a exibição, tornando-a mais simples e rápida.

16,66%

83,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Montagem Sem Segmentos Montagem Com Segmentos

Figura 6.6 – Preferência para montagem de nova apresentação de vídeo

Através da figura 6.6, considerando-se a montagem de uma nova apresentação

(composição de segmentos ou apresentação sem segmentos), a porcentagem de alunos

que utilizariam segmentos é, pelos motivos já explicitados anteriormente, maior que a

relacionada àqueles que não utilizariam – são 83,33% contra 16,66%.

25%

75%

20%

40%

60%

80%

100%

Apresentação Desenvolvida

Sem Segmentos

Apresentação Desenvolvida

Com Segmentos

Figura 6.7 – Preferência para exibição de nova apresentação de vídeo

Ademais, conforme apresentado na figura 6.7, a porcentagem de alunos que

prefeririam a exibição da composição é maior que a relacionada à apresentação sem

segmentos – são 75% contra 25%. Contudo, esta taxa de 25% poderia ser reduzida

através do estudo de mecanismos de contextualização de segmentos - formas que

tornassem a transição de um segmento para outro mais suave. Ainda neste contexto, o

próprio protótipo poderia ser alterado, por exemplo, reformulando-se a interface de

exibição de apresentações, de forma a melhorar o processo de exibição.

75%

25%

20%

40%

60%

80%

100%

Sim Não

Figura 6.8 – Composição de segmentos como opção interessante para estudos

Outro resultado é apresentado na figura 6.8, em que a maioria dos alunos (75%)

considerou a composição de segmentos uma proposta interessante para apoiar estudos

futuros. Segundo os próprios alunos, as apresentações criadas a partir de vários e

diferentes segmentos proporcionam uma visão mais objetiva sobre o assunto

relacionado - visto que os mesmos são desenvolvidos considerando-se partes bem

específicas do conteúdo de OAs. Os demais 25% dos alunos não justificaram a escolha

da alternativa “não”.

6.2 Segmentação Lógica de OAs

Os resultados apresentados nesta seção correspondem a uma síntese dos

resultados obtidos da análise dos questionários Q2 e Q5.

20,83%

70,83%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Interessante Interessante Pouco Interessante Desinteressante

8,33%

87,50%

4,16%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Útil Útil Pouco Útil Não é Útil

Figura 6.9 – Sistemática de segmentação de OAs

Através da figura 6.9, observa-se que a maioria dos alunos (91,66%) considerou

interessante ou muito interessante a segmentação lógica de OAs, e 95,84%

consideraram-na útil ou muito útil.

45,83%

50%

4,16%

20%

40%

60%

80%

100%

Concordo

Totalmente

Concordo

Par cia lme nte

Discordo

Parcialmente

Discordo

Totalmente

Figura 6.10 – Segmentação como facilitador para aprendizagem do conteúdo

Conforme apresentado na figura 6.10, 45,83% dos alunos concordaram

totalmente que a mesma facilita a aprendizagem do conteúdo de OAs. Segundo os

próprios alunos, através da segmentação, partes desinteressantes ou desnecessárias

podem ser descartadas, aproveitando-se para a criação dos segmentos apenas as de

interesse. Além disso, a segmentação permite o desenvolvimento de segmentos segundo

uma visão personalizada, possibilitando a cada usuário selecionar partes de conteúdos

instrucionais segundo suas necessidades e interesses educacionais.

Já para 50% dos alunos, a concordância é parcial. Segundo estes, a

aprendizagem a partir da utilização de segmentos seria viável, mas desde que os

mesmos sejam objetivos e bem explicativos, de forma a prover um bom entendimento

acerca do assunto relacionado – caso contrário poderiam não contribuir com o processo

educacional dos usuários. Apenas 4.16% dos alunos não concordaram que a proposta de

segmentação facilita a aprendizagem de conteúdo de OAs.

Embora os alunos tenham concordado que o processo de segmentação de OAs

auxilie na aprendizagem do conteúdo destes materiais, tal aprendizagem – segundo os

mesmos - depende, em parte, da forma como a segmentação é realizada. De fato, a

segmentação é um processo onde a adequabilidade do segmento desenvolvido está

relacionada às necessidades, interesses e características dos seus criadores. Desta forma,

dependendo do contexto educacional do usuário (aluno, grupo ou instituição) que

realiza a segmentação, os segmentos criados pelo mesmo podem não ser totalmente

adequados para outros usuários.

100%

20%

40%

60%

80%

100%

Segmentos Vídeos Inteiros

Figura 6.11 – Preferência de utilização para estudo de conteúdo de OAs

Contudo, ao indagar os alunos sobre a escolha entre vídeos inteiros e segmentos

para o estudo de um determinado assunto, todos eles (100%) – conforme apresentado na

figura 6.11 – escolheram utilizar segmentos. Assim, as vantagens relacionadas ao uso

dos segmentos se sobressaem sobre a possibilidade dos mesmos não serem totalmente

relacionados aos seus propósitos.

6.3 Avaliação do Uso de Modelos de Conteúdo

Esta seção apresenta os resultados referentes à utilização de modelos de

conteúdo tanto na segmentação lógica de OAs quanto na montagem de composições de

segmentos. Os resultados foram obtidos a partir da análise dos questionários Q2, Q3,

Q5 e Q6.

16,66%

70,83%

12,50%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Interessante Interessante Pouco Interessante Desinteressante

8,33%

87,50%

4,16%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Útil Útil Pouco Útil Não é Útil

Figura 6.12 – Uso de modelo de conteúdo para categorização de segmentos

Através da figura 6.12, observa-se que a maioria dos alunos (87,5%) considerou

interessante ou muito interessante a utilização de modelos de conteúdo no processo de

segmentação lógica de OAs, e 95,84% consideraram-na útil ou muito útil. De fato,

conforme apresentado na figura 6.13, a porcentagem de alunos para os quais a utilização

de um modelo de conteúdo ajuda na descrição dos mesmos, complementando-a, é maior

que a porcentagem de alunos que não consideram tais modelos úteis para a descrição

dos segmentos – são 91,66% contra 8,33%.

91,66%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Ajuda na Descrição dos

segmentos

Não Ajuda Na Descrição dos

segmentos

Figura 6.13 – Uso de modelo de conteúdo na descrição de segmentos

Embora a maioria dos alunos tenha considerado interessante e útil a utilização de

modelos de conteúdo para categorização de segmentos, uma considerável parcela destes

alunos (37,50%) – conforme apresentado na figura 6.14 - julgou interessante a

possibilidade de a categorização ser realizada utilizando-se elementos (categorias/tipos)

definidos com suas próprias palavras. Para 62,50% dos alunos, a escolha considerou a

utilização de um modelo de conteúdo pré-definido para a categorização dos segmentos.

62,50%

37,50%

20%

40%

60%

80%

100%

Uso de Categorias Pré-Definidas Uso de Categorias Próprias

Figura 6.14 – Preferência para categorização de segmentos

O resultado apresentado na figura 6.14 (especificamente em relação à definição

de categorias próprias) retrata a necessidade do modelo utilizado na segmentação de

OAs estar relacionado com o contexto educacional no qual os participantes estejam

inseridos. Em uma situação contrária, é natural que os mesmos sintam a necessidade de

definir os segmentos segundo suas necessidades (não totalmente suportada pelo modelo

de conteúdo utilizado). É importante ressaltar novamente que o modelo de conteúdo

adotado para a realização do estudo de caso não teve o objetivo de ser uma escolha

exaustiva em relação às possibilidades de categorias.

Enquanto a utilização de modelos de conteúdo na segmentação lógica de OAs

objetiva a categorização dos segmentos, na montagem de composições de segmentos a

utilização de tais modelos objetiva tanto melhorar os processos de busca por segmentos

quanto a própria organização da composição (particularmente no seqüenciamento dos

segmentos uma vez agrupados). Especificamente, avalia-se a utilização de segmentos

categorizados na montagem de composições de segmentos.

16,66%

83,33%

0% 0%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Interessante Interessante Pouco Interessante Desinteressante

16,66%

75%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Útil Útil Pouco Útil Não é Útil

Figura 6.15 – Uso de segmentos categorizados na montagem da composição

Através da figura 6.15, observa-se que todos os alunos consideraram interessante

ou muito interessante a utilização de segmentos categorizados na montagem da

apresentação de vídeo, e 91,66% consideraram-na útil ou muito útil. Especificamente no

que tange ao uso de modelos de conteúdo na montagem de composições de segmentos,

o resultado foi obtido e apresentado na figura 6.16.

95,83%

4,16%

20%

40%

60%

80%

100%

Facilitou Montagem da

Apresentação

Não Facilitou Montagem da

Apresentação

Figura 6.16 – Uso de modelos de conteúdo na montagem de composições

Conforme apresentado na figura 6.16, para a maioria dos alunos (95,83%) a

utilização de modelos de conteúdo facilitou a montagem da apresentação de vídeo.

Segundo os mesmos, a categorização dos segmentos oferece uma pré-definição acerca

do assunto ao qual o segmento está relacionado, facilitando a escolha dos segmentos de

interesse. Também facilitou a organização da composição, especificamente no

seqüenciamento dos segmentos selecionados. Além disso, apresentou-se como uma

abordagem interessante no que tange à apresentação da composição (uma vez que

possibilitou ao protótipo informar a categoria dos segmentos antes de sua exibição, em

uma tentativa de possibilitar uma contextualização dos segmentos em uma

apresentação). Ademais, a categorização foi essencial para as buscas por segmentos,

permitindo refinar as mesmas.

6.4 Aprendizagem Colaborativa Baseada no Compartilhamento de Segmentos

Os resultados apresentados nesta seção foram obtidos a partir da análise dos

questionários Q4, Q5 e Q6. Especificamente, avaliou-se a proposta de aprendizagem

colaborativa baseada no compartilhamento de segmentos. Buscou-se analisar o interesse

de alunos no que tange à utilização de segmentos criados por outros alunos para a

aprendizagem de determinado conteúdo educacional. Para esta avaliação, alguns grupos

analisaram segmentos desenvolvidos por outros grupos.

33,33%

66,66%

20%

40%

60%

80%

100%

Sim Não

Figura 6.17 – Segmentos ajudariam na aprendizagem

Conforme apresentado na figura 6.17, para 66,66% dos alunos, os segmentos

avaliados ajudariam na aprendizagem do assunto ao qual eles estavam relacionados,

pois proporcionavam uma idéia geral acerca do assunto abordado, embora destacando

pontos específicos. Além disso, explicavam e exemplificavam bem os conceitos e as

definições apresentadas, facilitando o entendimento. Para 33,33%, os segmentos

avaliados não ajudariam na aprendizagem, pois a duração dos mesmos era curta para

proporcionar um bom entendimento do assunto. Além disso, o conteúdo dos segmentos

era muito generalista. Assim, sendo de curta duração e pouco específicos, os segmentos

não poderiam proporcionar um entendimento adequado acerca do assunto ao qual eles

estavam relacionados.

100%

20%

40%

60%

80%

100%

Sim Não

Figura 6.18 – Compartilhamento de segmentos promove troca de idéias

Embora para parte dos alunos os segmentos avaliados não tenham sido

considerados adequados para promover aprendizagem, todos concordaram – conforme

apresentado na figura 6.18 – que compartilhar segmentos favorece a troca de idéias,

sendo uma abordagem interessante. Ademais, há a motivação da possibilidade de

vislumbrar diferentes pontos de vista – ao analisar segmentos criados por diferentes

alunos. De fato, na figura 6.19, apresenta-se o resultado da avaliação da abordagem de

compartilhamento de segmentos como alternativa para se promover nos alunos a

capacidade de avaliar e/ou considerar diferentes pontos de vista (opiniões apresentadas

por outros usuários).

66,66%

33,33%

0% 0%

20%

40%

60%

80%

100%

Concordo

Totalmente

Concordo

Parcialmente

Discordo

Parcialmente

Discordo

Totalmente

Figura 6.19 – Análise envolvendo compartilhamento de segmentos

Conforme apresentado na figura 6.19, a maioria dos alunos (66,66%) concorda

totalmente que o compartilhamento de segmentos pode ser visto como uma abordagem

para promover a capacidade de avaliar e/ou considerar diferentes pontos de vista.

Segundo os mesmos, tal estratégia permite aprimorar o entendimento do assunto. Uma

grande vantagem é a possibilidade de, no caso de diferentes grupos ou alunos estarem

estudando um mesmo assunto, analisar informações que, em um primeiro momento, não

foram levadas em consideração. Além disso, torna-se possível rever as próprias opiniões

ao analisar pontos de vista de outros grupos ou alunos. Entretanto, para 33,33% dos

alunos, essa capacidade é até factível, mas dependendo da forma como os segmentos de

terceiros foram estruturados.

25%

75%

20%

40%

60%

80%

100%

Usar Apenas Segmentos

Próprios

Usar Apenas Segmentos

de Terceiros

Usar Segmentos Próprios

e de Terceiros

Figura 6.20 – Utilização de segmentos para aprendizagem

Outro resultado importante no que tange à utilização de segmentos criados por

terceiros para prover aprendizagem é apresentado na figura 6.20. Segundo esta,

considerando a necessidade de estudar determinado conteúdo instrucional utilizando-se

de segmentos, 75% dos alunos escolheriam utilizar segmentos criados por eles mesmos

em conjunto com aqueles criados por outros alunos, grupos, etc. Para 25% dos alunos

avaliados, a escolha seria por utilizar apenas segmentos criados por eles mesmos.

75%

8,33%

16,66%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Semelhantes Semelhantes Diferentes Muito Diferentes

Figura 6.21– Comparação entre segmentos desenvolvidos por diferentes grupos

Ainda em relação ao compartilhamento de segmentos, outra avaliação está

relacionada à comparação entre os segmentos criados por um determinado grupo com

aqueles avaliados pelo mesmo (e criados por outro grupo). A figura 6.21 apresenta o

resultado obtido neste contexto, em que a porcentagem de alunos para os quais os

segmentos avaliados foram semelhantes àqueles criados por seu grupo foi maior que a

relacionada aos alunos para os quais os segmentos foram diferentes ou muito diferentes.

Embora para a maioria dos alunos os segmentos avaliados tenham sido

considerados semelhantes, é necessário levar em consideração o prazo neste estudo de

caso para a realização da atividade de segmentação lógica de OAs. É natural que,

considerando-se um tempo reduzido para a realização da tarefa, os grupos não tenham

segmentado todos os vídeos disponíveis no Banco de OAs. Mas, ainda que vários

segmentos tenham sido considerados semelhantes pelos alunos, os mesmos não foram

considerados inúteis - de acordo com o resultado apresentado na figura 6.17, a maioria

dos alunos (66,66%) considerou úteis os segmentos avaliados (criados por outros

grupos) para prover a aprendizagem do assunto ao quais os mesmos estavam

relacionados.

58,33%

41,66%

20%

40%

60%

80%

100%

Sim Não

Figura 6.22 – Grupo avaliado explorou partes não exploradas pelo grupo avaliador

Além de avaliar a abordagem de compartilhamento de segmentos como uma

alternativa para promover aprendizagem colaborativa, buscou-se avaliar a utilização

desta abordagem no que tange à exploração de conteúdo instrucional. Em relação a este

contexto, os resultados obtidos são apresentados a seguir. Conforme apresentado na

figura 6.22, a porcentagem de alunos para os quais o grupo sendo avaliado explorou

partes de vídeos que seus respectivos grupos não exploraram foi maior que aquela para

os quais o grupo avaliado não explorou partes diferentes às exploradas pelos seus

respectivos grupos – são 58,33% contra 41,66%.

91,66%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Sim Não

Figura 6.23 – Grupo avaliador explorou partes não explorados pelo grupo avaliado

Já conforme a figura 6.23, para 91,66% dos alunos, seus respectivos grupos

exploraram partes de vídeos não explorados pelo grupo sendo avaliado. Já para 8,33%

dos alunos, seus respectivos grupos não exploraram partes de vídeos que o grupo sendo

avaliado explorou.

Observa-se, através dos resultados apresentados nesta seção, que a utilização da

abordagem de colaboração permite a exploração de uma quantidade maior de OAs.

Ademais, aplicando-se a abordagem de segmentação lógica neste processo, torna-se

possível a seleção das partes mais importantes acerca de cada OA analisado. Por fim,

aplicando-se a proposta de compartilhamento dos segmentos criados, tem-se um ganho

considerável no que tange à exploração de OAs em menor tempo e com todas as

vantagens - avaliadas e discutidas ao longo desta seção - referentes à análise de

segmentos criados por terceiros para prover construção de conhecimento.

Observa-se, ainda, que o conhecimento adquirido por um aluno em seu processo

de aprendizagem pode ser reaproveitado no intuito de guiar processos de aprendizagem

de outros alunos (em outras palavras, segmentos criados por um aluno podem ser

essencialmente úteis para prover aprendizagem a outros alunos). De fato, o

compartilhamento de segmentos pode promover a discussão de idéias, a análise de

opiniões, a argumentação e contra-argumentação de pontos de vista, etc., aprimorando a

construção do conhecimento dos alunos.

6.5 Relacionamentos entre Segmentos

Os resultados apresentados nesta seção foram obtidos a partir da análise dos

questionários Q1, Q3, Q5 e Q6. Especificamente, buscou-se avaliar a abordagem de

relacionamentos tanto na segmentação lógica de OAs quanto na montagem de

composições de segmentos. No primeiro caso, objetivou-se avaliar os relacionamentos

como uma alternativa para aprimorar a descrição dos segmentos – neste caso, a

avaliação esteve centrada na definição de relacionamentos entre os mesmos. No

segundo caso, a avaliação esteve focada na utilização dos relacionamentos nas buscas

por segmentos, especificamente no retorno dos mesmos (além de retornar os segmentos

de acordo com os parâmetros de busca do usuário, retornavam-se aqueles relacionados

aos mesmos – seja através das descrições associadas aos mesmos, seja através das

inferências realizadas pelo Componente de Raciocínio). Assim, o usuário poderia

analisar não apenas os segmentos retornados em função dos parâmetros de pesquisa,

mas segmentos relacionados a estes.

25%

66,66%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Interessante Interessante Pouco Interessante Desinteressante

41,66%

58,33%

0% 0%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Útil Útil Pouco Útil Não é Útil

Figura 6.24 – Definição de relacionamentos entre segmentos

Em relação à primeira avaliação, a figura 6.24 mostra que a maioria dos alunos

(91,66%) considera interessante ou muito interessante a proposta de definição de

relacionamentos entre segmentos, e todos a consideraram útil ou muito útil. Segundo os

mesmos, ao relacionar segmentos, torna-se possível criar uma ligação semântica entre

seus conteúdos. Considerando um processo de aprendizagem, tal ligação pode ser

importante na medida em que permite navegar por vários e diferentes segmentos,

facilitando o entendimento, e conseqüentemente a aprendizagem, do assunto aos quais

eles estão relacionados. De fato, a figura 6.25 apresenta o resultado relacionado a este

contexto.

91,66%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Sim Não

Figura 6.25– Relacionamentos entre segmentos ajuda na aprendizagem

Conforme apresentado na figura 6.25, a porcentagem de alunos para os quais os

relacionamentos estabelecidos entre diferentes segmentos ajudam na realização de

processos de aprendizagem é maior que a porcentagem daqueles para os quais tais

relacionamentos não contribuem para o aprendizado – são 91,66% contra 8.33%. De

fato, pode-se imaginar a definição de relacionamentos entre segmentos como uma forma

de se construir uma rede semântica de conhecimento. A partir dessa, torna-se possível

aos alunos uma exploração concisa de conteúdo. Em outras palavras, com os

relacionamentos, ao se estudar determinado segmento (e existindo segmentos

relacionados ao mesmo) tem-se a possibilidade de visualizar outros que complementem

o aprendizado.

Conforme dito no início desta seção, além de avaliar a abordagem de

relacionamentos entre segmentos durante a segmentação lógica de OAs, buscou-se

avaliar a utilização da mesma na montagem de composições de segmentos,

especificamente no que tange à visualização dos mesmos durante a realização de buscas

por segmentos.

16,66%

70,83%

12,50%

20%

40%

60%

80%

100%

Muito Útil Útil Pouco Útil Não é Útil

Figura 6.26– Visualização de segmentos relacionados na montagem de composição

91,66%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Ter a Disposição Segmentos

Relacionados

Ter a Disposição Segmentos Não

Relacionados

Figura 6.27 – Preferência para montagem de nova composição

Através da figura 6.26, observa-se que a porcentagem de alunos para os quais a

visualização de relacionamentos entre segmentos durante a montagem da composição

de segmentos foi considerada útil ou muito útil é maior que aquela para os quais a

mesma foi considerada pouco útil – são 87,50% contra 12.5%. Além disso, de acordo

com a figura 6.27, a porcentagem de alunos que gostariam de utilizar segmentos

relacionados durante a realização de uma nova montagem de apresentação é maior que

aquela relacionada àqueles que gostariam de utilizar segmentos não relacionados – são

91,66% contra 8,33%.

100%

20%

40%

60%

80%

100%

Sim Não

Figura 6.28 – Segmentos relacionados foram utilizados na montagem da composição

Para complementar, conforme apresentado na figura 6.28, para 100% dos

alunos, um ou mais dos segmentos relacionados que foram retornados durante a

realização das buscas por segmentos foram utilizados na montagem da composição.

6.6 Reutilização de OAs

Busca-se mostrar que o reuso de OAs pode ser melhor explorado a partir da

estruturação de segmentos reutilizáveis obtidos de seus conteúdos. Em outras palavras,

argumenta-se que a utilização da abordagem de segmentação lógica de OAs pode prover

uma maior reutilização de OAs.

Especificamente, a avaliação de que o uso dos segmentos promove uma maior

reutilização dos OAs baseou-se na comparação entre a quantidade de vídeos utilizados

para a montagem da apresentação sem uso de segmentos e a composição de segmentos.

É importante ressaltar que, embora na composição de segmentos não se esteja utilizando

todo o conteúdo dos OAs, se utilizaram partes dos mesmos. Desta forma, pode-se dizer

que os OAs estão sendo reutilizados, ainda que esta reutilização esteja centrada em

partes específicas de seu conteúdo. Conforme discutido no início deste capítulo, a

montagem das apresentações de vídeo (utilizando-se de vídeos inteiros) e a montagem

das composições de segmentos foram realizadas pelos grupos A1, A2, B1 e B2.

Especificamente, ambas foram realizadas utilizando os vídeos relacionados ao tema

“Planejamento Estratégico”. No total, treze vídeos (numerados de 01 a 13) sobre este

tema estavam armazenados no Banco de OAs. Em relação aos vídeos utilizados por

cada grupo, obteve-se o seguinte resultado: grupo A1 utilizou dois vídeos (01e 02),

grupo A2 utilizou três vídeos (01, 03 e 05), grupo B1 utilizou três vídeos (01, 02 e 03) e

grupo B2 utilizou dois vídeos (02 e 05)

Ao mesmo tempo em que os grupos A1, A2, B1 e B2 realizavam a tarefa de

montagem de apresentação de vídeo, os grupos C1, C2, D1 e D2 realizavam a tarefa de

segmentação lógica de OAs - segmentando vídeos relacionados ao tema “Planejamento

Estratégico”. Especificamente, os grupos estavam utilizando os mesmos treze vídeos

disponibilizados aos grupos A1, A2, B1 e B2. Ao todo, dezoito segmentos foram

criados. Em relação aos vídeos utilizados por cada grupo, obteve-se o seguinte

resultado: grupo C1 utilizou dois vídeos (01e 04), grupo C2 utilizou quatro vídeos (01,

02, 06 e 07), grupo D1 utilizou três vídeos (01, 03 e 06) e grupo B2 utilizou quatro

vídeos (01, 03, 04 e 05).

Uma vez criados, os segmentos foram armazenados no Banco de Metadados,

ficando à disposição dos grupos A1, A2, B1 e B2 para a realização da segunda tarefa:

montagem de composição de segmentos. A seguinte relação de vídeos foi utilizada:

grupo A1 utilizou três vídeos (01, 02 e 03), grupo A2 utilizou cinco vídeos (01, 02, 05,

06 e 07), grupo B1 utilizou quatro vídeos (01, 02, 04 e 07) e grupo B2 utilizou seis

vídeos (01, 02, 03, 04, 06 e 07).

3333

A1 A2 B1 B2

Grupos de Alunos

Quantidade de Vídeos

Apresentação de Vídeo

Composição de Segmentos

Figura 6.29 – Quantidade de vídeos utilizados por tarefa

A figura 6.29 apresenta um resumo referente à utilização de vídeos para a

realização das tarefas pelos grupos A1, A2, B1 e B2. Especificamente, apresenta-se a

quantidade de vídeos reutilizados em cada tarefa executada por estes grupos. Conforme

ilustrado na figura 6.29, a reutilização de vídeos foi maior na montagem das

composições de segmentos. Por serem menores e mais específicos, os grupos podiam

visualizar vários segmentos e, rapidamente, verificar se os mesmos atendiam às suas

expectativas educacionais. Em outras palavras, percebeu-se que a análise do conteúdo

dos segmentos era realizada mais rapidamente que a análise do conteúdo dos vídeos

inteiros.

Apresentação de Vídeo Composição de Segmentos

Tarefas Realizadas

Quantidade de Vídeos

Figura 6.30 – Quantidade de vídeos utilizados por tarefa

Ainda em relação à quantidade de vídeos reutilizados para a execução das

tarefas, outro resultado obtido é apresentado na figura 6.30, em que na montagem das

apresentações de vídeo, executadas pelos grupos A1, A2, B1 e B2 – durante a realização

da primeira tarefa -, foram utilizados, no total, quatro vídeos diferentes. Entretanto, na

montagem da composição de segmentos, executada pelos mesmos grupos durante

realização da segunda tarefa, a quantidade total de vídeos diferentes utilizados passou

para sete.

Embora pouco expressivo, o resultado demonstra como a utilização de

segmentos possibilita a reutilização de uma maior quantidade de OAs – embora

(conforme já dito) essa reutilização esteja relacionada a partes específicas do conteúdo

dos mesmos. Considerando-se um cenário onde todos os alunos pudessem,

individualmente, participar das tarefas de segmentação e montagem da apresentação e

da composição de segmentos - e considerando-se ainda que o tempo estabelecido para a

realização das mesmas fosse consideravelmente maior que o estabelecido para a

realização do estudo de caso desta dissertação -, argumenta-se que mais vídeos

poderiam ser explorados, conseqüentemente mais segmentos criados e um resultado

mais expressivo poderia ser alcançado.

6.7 Visão Geral das Abordagens Apresentadas

Embora as abordagens de relacionamento de segmentos, utilização de modelos

de conteúdo e aprendizagem colaborativa baseada em compartilhamento de segmentos

tenham sido discutidas e avaliadas através desta dissertação, todas estiveram centradas

em duas propostas principais: segmentação lógica de OAs e composição de segmentos.

De fato, a partir destas duas abordagens, tornou-se possível a discussão e a análise das

demais. Logo, buscou-se, ao final da realização do estudo de caso, avaliar a aceitação

dos alunos no que tange a ambas. Em outras palavras, avaliou-se se os alunos

reutilizariam tais abordagens em processos educacionais futuros. O resultado

apresentado a seguir compreende uma síntese das opiniões de todos os vinte e quatro

alunos participantes do estudo de caso.

91,66%

8,33%

20%

40%

60%

80%

100%

Sim Não

Figura 6.31 – Reutilizaria as abordagens de segmentação e composição

Conforme apresentado na figura 6.31, a porcentagem de alunos que reutilizariam

as abordagens de segmentação lógica de OAs e composição de segmentos em seus

futuros processos educacionais é consideravelmente maior que a porcentagem de alunos

que não as reutilizariam – são 91,66% contra 8,33%. Este resultado demonstra a boa

aceitação das propostas, comprovando os resultados obtidos ao longo deste capítulo:

que a segmentação de OAs é um processo interessante, útil e que facilita na

aprendizagem de conteúdo de OAs, etc. – o mesmo sendo atribuído ao processo de

composição de segmentos. Além disso, apesar de neste estudo de caso ter-se utilizado

um tipo de mídia específico para a demonstração da aplicabilidade e validação das

propostas, argumenta-se que resultados semelhantes poderiam ser obtidos considerando-

se outros tipos de mídia (por exemplo, áudio ou texto), embora novos estudos devam ser

desenvolvidos para confirmar esta argumentação.

Outra questão a se discutir está relacionada com o perfil e o número de alunos

selecionados para o estudo de caso. Embora se reconheça a necessidade de um estudo

de caso mais abrangente, incluindo alunos de outros cursos, com diferentes níveis de

conhecimento, etc. argumenta-se que os resultados obtidos através do estudo realizado

para esta dissertação representam um indício da validade da abordagem de segmentação

de OAs, bem como daquelas oriundas do uso dos segmentos. Um estudo mais formal,

buscando consolidar uma amostra mais representativa do contexto educacional

brasileiro, é proposto como possível trabalho futuro.

6.8 Análise Geral dos Resultados

Os resultados obtidos através do estudo de caso apontam para a necessidade de

se desenvolver materiais instrucionais que facilitem o acesso e a reutilização de partes

específicas de seus conteúdos. Por vezes, os materiais disponíveis são demasiadamente

gerais, não correspondendo, na maioria das vezes, às necessidades de aprendizagem

particulares dos usuários. Evidentemente, tais materiais podem e, de fato, são utilizados

nos processos educacionais. Contudo, verifica-se certo esforço no que tange à pesquisa,

exploração, análise e compreensão dos conteúdos. Assim, uma abordagem que facilite o

acesso e reuso de partes de conteúdo de materiais educacionais (aqui, conforme já

mencionado no capítulo introdutório, entende-se como material educacional todo e

qualquer material que possa ser utilizado em um processo de ensino e aprendizagem,

ainda que não tenha sido desenvolvido para este fim), a exploração deste conteúdo, o

compartilhamento do mesmo entre diversos alunos (visando a discussão) apresenta-se

como uma proposta interessante.

Através dos resultados, pode-se observar o quão útil foi a abordagem de

segmentação de conteúdo de OAs, bem como a utilização dos mesmos. Todas as

abordagens propostas e apresentadas nesta dissertação não apenas dinamizaram o reuso

de OAs, como também favoreceram a aprendizagem, facilitando-a.

7. Considerações Finais

Neste capítulo, apresenta-se uma síntese do trabalho realizado e apresentado

nesta dissertação, discutem-se alguns trabalhos relacionados às abordagens propostas

(especificamente no que tange à abordagem de segmentação de OAs), destacam-se as

principais contribuições do trabalho e sugerem-se alguns trabalhos a serem

desenvolvidos no futuro.

7.1 O Trabalho Apresentado nesta Dissertação

O trabalho apresentado nesta dissertação visou desenvolver uma forma de

representar o conteúdo de OAs de forma mais granular do que o geralmente considerado

na construção dos mesmos. Especificamente, propôs-se a estruturação do conteúdo de

OAs em segmentos de informação reutilizáveis. Para atingir tal objetivo, desenvolveu-

se uma arquitetura e uma sistemática para segmentação de conteúdo de OAs,

possibilitando estruturar blocos de informação a partir desse conteúdo.

Contudo, uma vez criados, vislumbrou-se que tais segmentos poderiam ser

utilizados em várias abordagens educacionais. Assim, este trabalho considerou ainda a

análise e avaliação de alguma dessas abordagens, a saber: montagem de composições de

segmentos, definição de relacionamentos entre os mesmos, utilização de modelos de

conteúdo em sua descrição e sua utilização como alternativa para promover um cenário

de aprendizagem colaborativa. Todas elas foram exploradas em um estudo de caso, que

consistiu na realização, por alunos de uma turma do curso de Bacharelado em Sistema

de Informação da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, durante uma aula

da disciplina de Fundamentos de Sistema de Informação, de um conjunto de tarefas

previamente definidas. A partir da informação recolhida com a aplicação de uma série

de questionários de avaliação, obtiveram-se os resultados que mostraram a validade não

apenas do processo de segmentação lógica de OAs, mas da contribuição que pode ser

dada pela utilização dos segmentos em processos de ensino e aprendizagem.

7.2 Trabalhos Relacionados

Na literatura pesquisada foram encontrados trabalhos relacionados a algumas das

abordagens discutidas nesta dissertação: (BUSH et al., 2004) e (BOLETTIERI et al.,

2007), associados à abordagem de segmentação de OAs; (SILVA, 2006), associado à

abordagem de composição e (MATTOS, 2006), associado à abordagem de

relacionamento de OAs e raciocínio automático, são alguns exemplos. Entretanto,

nenhum desses trabalhos trata todas as propostas de uma forma integrada, como

realizado nesta dissertação. Nesta seção, descrevem-se, de forma sucinta, os trabalhos

citados.

O trabalho apresentado em (BUSH et al., 2004) define uma abordagem para

permitir a usuários selecionar e visualizar partes específicas de vídeos. Neste sentido,

propõe igualmente a descrição do conteúdo de vídeos através dos padrões LOM e

MPEG-7 de forma similar à utilizada neste trabalho. No entanto, esta proposta pretende

prover algo como adicionar capítulos/seções a um conteúdo de vídeo, possibilitando aos

usuários acessar apenas as seções de interesse para visualização. A diferença essencial

para o trabalho apresentado nesta dissertação está no fato deste descrever as partes de

conteúdo de modo que as mesmas sejam vistas como segmentos de informação

independentes. Em (BUSH et al., 2004), há uma descrição de partes, mas que não

vislumbra a configuração das mesmas como blocos de informações independentes, visto

que a descrição LOM está associada a todo o conteúdo e não às partes. Além disso,

naquele trabalho toda a descrição de um dado conteúdo (considerando-se ambos os

padrões) é encapsulada em um único documento. Nesta dissertação, cada segmento

possui sua própria descrição LOM, o que permite considerá-lo como um bloco de

informação independente.

No trabalho apresentado em (BOLETTIERI et al., 2007), objetiva-se demonstrar

a reutilização de conteúdos audiovisuais (vídeos, por exemplo), explorando tecnologias

existentes para extração automática de metadados relacionados a estes recursos. Em

outras palavras, propõe-se que materiais sejam descritos automaticamente, utilizando-se

os padrões LOM e MPEG-7. Importante destacar que as descrições estão associadas a

partes específicas destes conteúdos (razão pela qual se utiliza o MPEG-7). Contudo, tais

partes não são configuradas como blocos de informação independentes. Assim como em

(BUSH et al., 2004), a descrição LOM está associada a todo o conteúdo. Nesta

dissertação, as descrições estão relacionadas a partes específicas destes, sendo

realizadas de acordo com as necessidades, interesses e características dos usuários,

auxiliando-os em seus processos de aprendizagem. Portanto, a segmentação não é um

processo considerado por BOLETTIERI et al. (2007). Por outro lado, no trabalho

apresentado nesta dissertação, a visão automatizada relacionada à descrição de

segmentos não é adotada (sendo considerada como possível trabalho futuro).

O trabalho apresentado em (SILVA, 2006) propõe uma modelagem de

composição de OAs, com base na recuperação da semântica de OAs armazenados em

repositórios distribuídos. Além disso, define um algoritmo de seqüenciamento de OAs,

uma linguagem para especificação da seqüência dos OAs e um esquema conceitual de

composição de OAs. Segundo (SILVA, 2006), a abordagem de composição de OAs

permite o desenvolvimento de conteúdo instrucional com rapidez, qualidade e baixo

custo.

Tanto no trabalho referido, como no apresentado nesta dissertação, não são

tratadas diretamente as composições do OA físico e, sim, composições com base na

semântica nele contida. Contudo, no trabalho referido, apenas se abordam os aspectos

ligados à composição de Objetos Componentes (similares aos segmentos) sem tratar

como esses objetos poderiam ser obtidos a partir de OAs existentes, como é feito neste

trabalho. Ademais, enquanto em (SILVA, 2006) tal processo é dirigido a professores

(visando a construção de materiais a serem utilizados em processos educacionais de

seus alunos), nesta dissertação, a composição é dirigida a alunos, visando prover aos

mesmos uma forma de gerenciar seus próprios processos educacionais.

ROSA (MOURA et al., 2003) corresponde a um repositório de OAs com acesso

semântico. Nele, OAs são associados entre si através de relacionamentos. As consultas

realizadas apresentam como resultados elementos que estejam, de fato, representados

em sua base de dados ou que sejam resultantes de operações sobre relações de

equivalência efetuadas sobre os relacionamentos ou propriedades, tais como

transitividade, simetria, etc. O trabalho apresentado em (MATTOS, 2006) busca dotar o

ROSA de maior poder de inferência, o que requer a extensão do seu modelo de dados

para uma abordagem mais voltada à lógica, aumentando, assim, sua expressividade

através da representação de regras e do raciocínio sobre estas. Com isso, o novo

modelo, denominado de ROSA

, permite decisões não somente sobre fatos já

instanciados, mas também novos fatos inferidos pelas propriedades dos relacionamentos

definidas na especificação da ontologia, e também por regras representadas na

ontologia.

Assim como o trabalho descrito nesta dissertação, no trabalho apresentado em

(MATTOS, 2006), a representação das informações associadas aos OAs (realizada

através do padrão de metadados LOM) é descrita em linguagem OWL. Ademais, as

regras lógicas são expressas em linguagem SWRL e Bossam é o mecanismo de

inferência adotado. Contudo, em (MATTOS, 2006), toda a abordagem de raciocínio é

aplicada sobre um repositório de OAs e os relacionamentos considerados para a

realização das inferências são estabelecidos entre os mesmos. No trabalho descrito nesta

dissertação, o contexto de relacionamentos e inferências lógicas é aplicado sobre

segmentos de OAs e esta constitui a diferença fundamental entre os dois trabalhos.

Enquanto (MATTOS, 2006) busca desenvolver toda uma abordagem computacional

centrada na recuperação mais precisa de OAs, visando todo o conteúdo dos mesmos, a

abordagem proposta nesta dissertação busca focar tal recuperação em partes específicas

(segmentos) do conteúdo destes OAs.

7.3 Contribuições

No trabalho descrito nesta dissertação, mostra-se que a especificação de partes

de conteúdo de OAs é uma abordagem que pode ser interessante. Tanto para materiais

ainda a serem desenvolvidos quanto para aqueles que já o foram, pode-se considerar

uma estruturação de conteúdo de forma a maximizar seu reuso. Em outras palavras,

pode-se estruturá-los de forma que partes específicas de seus conteúdos sejam acessadas

e reutilizadas desconsiderando-se o acesso ao conteúdo como um todo. A idéia básica

deste contexto é fazer com que usuários foquem suas atenções nas porções de conteúdo

intrinsecamente associadas aos seus objetivos educacionais, abstraindo-se daquelas não

condizentes com os mesmos.

Neste contexto, a principal contribuição do trabalho descrito nesta dissertação

corresponde à definição da descrição estruturada de partes de conteúdo de OAs, a qual

permite que tais partes sejam configuradas como segmentos independentes de

informação, passíveis de reuso em diferentes contextos educacionais. Além disso, essa

proposta permite que a reutilização das partes seja realizada sem necessidade de se

acessar todo o conteúdo no qual elas estão contidas. Considerando outras contribuições

especificas, destacam-se:

 Definição de uma arquitetura para segmentação lógica de OAs, composição

de segmentos e realização de buscas por segmentos com suporte a raciocínio

automático.

 Desenvolvimento de um protótipo para suportar as abordagens mencionadas

no item anterior.

 Definição de uma sistemática para segmentação lógica de conteúdo de OAs

 Definição de uma sistemática para descrição de segmentos de conteúdo de

OAs.

 Definição de uma sistemática para composição de segmentos de conteúdo de

OAs.

 Definição de uma sistemática para definição de relacionamentos entre

segmentos de conteúdo de OAs.

 Análise e avaliação do uso de segmentos de conteúdo de OAs em um cenário

de combinação e seqüenciamento de segmentos.

 Análise e avaliação do uso de segmentos de conteúdo de OAs em um cenário

de compartilhamento de segmentos (permitindo a exploração de um cenário

de aprendizagem colaborativa).

 Análise e avaliação do uso de segmentos de conteúdo de OAs em um cenário

de definição de relacionamentos e realização de raciocínio automático sobre

tais segmentos.

 Estudo de caso para avaliação das abordagens discutidas nesta dissertação.

Ademais, é importante destacar como contribuição os resultados obtidos a partir

do estudo de caso, os quais deram indícios das vantagens da segmentação de OAs para

auxiliar processos de ensino e aprendizagem. Por fim, a própria definição dos possíveis

trabalhos futuros (descritos na próxima seção) que podem ser desenvolvidos a partir

desta dissertação também é contribuição deste trabalho.

Além disso, alguns resultados deste trabalho já podem ser listados, onde se

destacam os vários artigos publicados que permitiram divulgar e discutir as abordagens

propostas nesta dissertação. São eles:

 (OLIVEIRA et al., 2008a): apresenta o processo para segmentação lógica de

conteúdo de OAs, compreendendo o uso de padrões de metadados para a

estruturação semântica dos segmentos de conteúdo.

 (OLIVEIRA et al., 2008b): analisa diferentes cenários de aprendizagem nos

quais os segmentos obtidos através do processo de segmentação lógica de

OAs poderiam ser utilizados. Além disso, destaca os benefícios da realização

dos cenários abordados dentro de uma abordagem de aprendizagem

colaborativa, principalmente no que tange ao compartilhamento de

segmentos desenvolvidos por diferentes usuários.

 (OLIVEIRA et al., 2008c): analisa a utilização de modelos de conteúdo no

processo de segmentação de OAs como uma forma de melhor explicitar as

informações contidas nestes materiais, permitindo o posterior

compartilhamento e reuso das mesmas. O trabalho discute, ainda, a

representação destes modelos através de ontologias, de modo a possibilitar a

realização de mapeamentos semânticos entre diferentes modelos, facilitando

o compartilhamento de segmentos - independente do modelo utilizado para

sua estruturação semântica.

 (OLIVEIRA et al., 2008d): explora os relacionamentos entre OAs como uma

forma de possibilitar a exploração dos conteúdos e seu reuso. Mais ainda,

discute-se o uso da linguagem OWL na representação das descrições de OAs

de forma a permitir a realização de inferências lógicas, possibilitando obter

conhecimento implícito através dos relacionamentos entre diferentes OAs.

 (OLIVEIRA et al., 2008e): explora a definição de uma ontologia baseada em

padrões de metadados para prover a descrição de conteúdo de OAs.

 (OLIVEIRA et al., 2008f): discute a abordagem de segmentação de Objetos

de Aprendizagem, a implementação de um protótipo usado na realização da

mesma e apresenta os resultados obtidos de um estudo de caso referente à

avaliação do reuso de OAs através desta abordagem.

 (OLIVEIRA et al., 2008g): avalia a eficácia de um cenário de aprendizagem

colaborativa, onde grupos de estudantes estão envolvidos na criação de

conteúdo instrucional através do reuso de vídeos pré-existentes, os quais

podem ser segmentados de acordo com as necessidades e interesses dos

mesmos.

Por fim, podem-se destacar as contribuições do trabalho considerando-se os

grandes desafios da pesquisa em computação no Brasil (SBC, 2006), definidos pela

Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Um dos desafios apresentados pela SBC

corresponde à gestão da informação em grandes volumes de dados multimídia

distribuídos. Evidentemente, os metadados se apresentam como forte aliado a esta

gerência. A abordagem de descrição apresentada nesta dissertação pode prover

contribuição neste sentido. Ademais, abordagens como relacionamento entre materiais e

uso de sistemas de raciocínio automático podem agregar um maior poder de

organização, apresentação e exploração de informações.

7.4 Trabalhos Futuros

Vários trabalhos futuros podem ser considerados a partir do trabalho apresentado

nesta dissertação.

No que tange à descrição dos segmentos de OAs, argumenta-se que técnicas de

preenchimento automático ou semi-automático podem auxiliá-la. Embora todo um

sistema computacional possa ser desenvolvido de forma a tornar a descrição o mais

simples e intuitiva possível, usuários podem não compreender a semântica associada a

certos metadados - em outras palavras, como os mesmos devem ser preenchidos. Assim,

informações utilizadas para preencher, automaticamente, certos metadados podem

prover ao usuário uma idéia de como os mesmos devem ser preenchidos.

Em relação às buscas por segmentos, OAs ou composições, argumenta-se que

técnicas de personalização de resultados poderiam ser utilizadas para tornar as consultas

mais ricas, podendo-se alcançar resultados mais precisos, intrinsecamente associados às

necessidades e interesses educacionais dos usuários. Neste contexto, informações sobre

os usuários, contidas em um perfil de usuário, podem ser consideradas na realização das

buscas. Assim, materiais seriam retornados de acordo com as características do usuário

que realiza a pesquisa.

O protótipo e toda a formulação do estudo de caso foram realizados

considerando-se a utilização de vídeos. Embora este tipo de recurso apresente

características interessantes em contextos educacionais, outras mídias podem também

ser consideradas. Neste sentido, uma opção de trabalho futuro é estender o estudo de

caso realizado considerando-se outras mídias como, por exemplo, texto e imagem.

Particularmente, a utilização da proposta de segmentação sobre arquivos de texto pode

ter várias vantagens: primeiro por estes serem mais utilizados e por existirem em maior

número na Web e, segundo, por ser, diferente dos vídeos, uma mídia pouco interativa,

exigindo do usuário uma motivação maior para sua visualização e entendimento. De

fato, restringir a leitura dos usuários a partes específicas do conteúdo de OAs,

abstraindo-os de partes não condizentes com suas necessidades e objetivos educacionais

pode poupar-lhes tempo, dinamizando o processo de aprendizagem.

Todo o trabalho foi desenvolvido considerando-se uma segmentação lógica do

conteúdo de OAs. Neste sentido, uma oportunidade de trabalho futuro é a realização de

uma segmentação física deste conteúdo. Através desta proposta, usuários podem,

efetivamente, capturar partes específicas do conteúdo de OAs, salvando-as em locais

para além daqueles nos quais tais OAs estão armazenados.

Outra proposta de trabalho futuro é aplicar a abordagem de segmentação visando

a estruturação de conteúdo instrucional pelos professores. Apesar de todo o trabalho

desenvolvido ter considerado a aplicação e avaliação das abordagens propostas por

grupos de alunos, poder-se-ia utilizar grupos de professores. Neste caso, o foco de

pesquisa estaria na preparação e organização de conteúdo de aprendizagem.

Uma automatização de todo o processo de segmentação e composição pode ser

considerada. Embora o protótipo tenha sido desenvolvido de forma a tornar tais

processos mais simples – na visão do usuário -, nenhum mecanismo de automatização

foi implementado. Assim, esta abordagem poderia ser especialmente útil aos usuários.

Poder-se-ia, ainda, considerar uma abordagem de personalização, onde perfis de

usuários poderiam ser utilizados na realização dos processos.

Outro possível trabalho futuro abrange a definição de relacionamentos entre

segmentos segundo uma proposta de recomendação. De fato, perfis de usuários

poderiam ser utilizados como base para a especificação semi-automática de

relacionamentos entre segmentos armazenados em algum repositório. Ao pesquisar por

um segmento, um sistema computacional apresentaria o(s) segmento(s) condizente(s)

com os parâmetros de pesquisa do usuário. Contudo, ao escolher um segmento, dentre

os apresentados pelo sistema, o mesmo poderia tentar relacionar tal segmento escolhido

com outros armazenados no repositório, considerando tanto as informações inerentes ao

segmento escolhido quanto aquelas relacionadas ao usuário. Desta forma, o sistema

poderia, automaticamente, criar uma rede semântica de segmentos. Em outras palavras,

o sistema aprenderia conforme os relacionamentos entre segmentos fossem sendo

definidos e conforme os perfis de usuários fossem sendo analisados. Usuários poderiam

ser agrupados de acordo com seus perfis e contextos educacionais. Tudo isso poderia

dinamizar a recomendação de segmentos e composições.

Ainda no contexto da reputação, pode-se possibilitar a avaliação dos resultados

da segmentação e composição pelos participantes da aprendizagem de modo a permitir

recuperações mais personalizadas e adequadas por segmentos.

Embora o padrão MPEG-7 não tenha sido utilizado para a realização de

inferências lógicas pode-se, conforme necessidades de descrição, prover um mecanismo

para processar raciocínio automático sobre informações especificamente de cunho

multimídia.

Outra opção de trabalho futuro seria estender a abordagem de composição,

possibilitando ao usuário explorar e definir a seqüência de exibição dos segmentos em

tempo de execução (exibição da composição). Ademais, ainda neste contexto, pode-se

estudar e adotar técnicas que tornassem a transição de um segmento para outro mais

suave semanticamente.

O estudo e aplicação de regras mais elaboradas, possivelmente dinâmicas (ou

automatizadas), fazendo uso de quantificadores, bem como a avaliação e uso de outros

modelos de conteúdo, configuram-se como outras possibilidades de trabalhos futuros.

Por fim, pode-se ainda vislumbrar a aplicação das propostas apresentadas nesta

dissertação em outros cenários diferentes, além da educação. Um exemplo seria a

utilização e avaliação das mesmas em empresas, visando à organização de seu conteúdo

multimídia (gerência de conteúdo) ou mesmo no contexto da TV digital.

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103

Apêndice A: Casos de Uso do Protótipo

Neste apêndice, apresentam-se os casos de uso do protótipo desenvolvido no

contexto desta dissertação. É importante ressaltar que, para a execução de quaisquer

destes casos, faz-se necessário que o usuário esteja cadastrado no sistema. Ademais,

considerando-se os objetivos do estudo de caso (conforme discutido no capítulo 5), todo

o desenvolvimento do protótipo foi realizado focando seu uso por alunos. Assim, os

atores de todos os casos de uso são alunos.

Tabela A.1 – Caso de uso criar segmento não categorizado

Criar Segmento Não Categorizado

Sumário

Caso de uso associado à criação de segmentos sem utilização de

modelo de conteúdo para categorização dos mesmos.

Cenário de Sucesso

1. Usuário acessa página de segmentação sem modelo.

2. Usuário pesquisa por vídeos através de palavras-chave.

3. Sistema apresenta resultado da busca: lista de vídeos.

4. Usuário solicita visualização do vídeo de interesse.

5. Sistema exibe vídeo selecionado ao usuário.

6. Sistema destaca informações do vídeo sendo visualizado.

7. Usuário solicita segmentação do vídeo.

8. Sistema destaca vídeo selecionado para segmentação

(mostrando suas informações: Código, Título e Descrição) e

apresenta formulário para criação de segmento, com os

seguintes campos: Palavras-Chave, Tempo Inicial do

Segmento e Tempo Final do Segmento (todos de

preenchimento obrigatório).

9. Usuário preenche formulário e solicita a criação do

segmento através do botão “Criar Segmento”.

10. Sistema cria segmento.

Pós-Condições Segmento criado.

Tabela A.2 – Caso de uso criar segmento categorizado

Criar Segmento Categorizado

Sumário

Caso de uso associado à criação de segmentos com utilização

de modelo de conteúdo para categorização dos mesmos.

104

Cenário de Sucesso

1. Usuário acessa página de segmentação com modelo.

2. Usuário pesquisa por vídeos através de palavras-chave.

3. Sistema apresenta resultado da busca: lista de vídeos.

4. Usuário solicita visualização do vídeo de interesse.

5. Sistema exibe vídeo selecionado ao usuário.

6. Sistema destaca informações do vídeo sendo visualizado.

7. Usuário solicita segmentação do vídeo.

8. Sistema destaca vídeo selecionado para segmentação

(mostrando suas informações: Código, Título e Descrição) e

apresenta formulário para criação de segmento, com os

seguintes campos: Tipo de Segmento, Palavras-Chave,

Tempo Inicial do Segmento e Tempo Final do Segmento

(todos de preenchimento obrigatório).

9. Usuário preenche formulário e solicita a criação do

segmento através do botão “Criar Segmento”.

10. Sistema cria segmento.

Pós-Condições Segmento criado com respectiva categoria.

Tabela A.3 – Caso de uso relacionar segmentos

Relacionar Segmentos

Sumário

Caso de uso associado à definição de relacionamentos entre

quaisquer dois segmentos.

Cenário de Sucesso

1. Usuário acessa página de relacionamento de segmentos.

2. Usuário pesquisa por segmentos através de palavras-chave

ou assunto relacionado.

3. Sistema apresenta resultado da busca: lista de segmentos.

4. Usuário solicita visualização de segmento de interesse.

5. Sistema exibe segmento selecionado pelo usuário.

6. Usuário seleciona dois segmentos para relacionamento.

7. Sistema evidencia segmentos selecionados (mostrando suas

informações: Código, Palavras-Chave, Tempo Inicial e

Tempo Final) e apresenta formulário para cadastro de

relacionamento, com os seguintes campos: Código do

Segmento1, Tipo de Relacionamento e Código do

Segmento2 (todos de preenchimento obrigatório).

8. Usuário preenche formulário e solicita o relacionamento

dos segmentos selecionados através do botão “Relacionar

Segmentos”.

9. Sistema relaciona segmentos.

Pós-Condições Segmentos relacionados.

Tabela A.4 – Caso de uso criar apresentação de vídeo

Criar Apresentação de Vídeo

Sumário Caso de uso associado à montagem de apresentação de vídeo.

105

Cenário de Sucesso

1. Usuário acessa página de montagem de apresentação de

vídeo.

2. Usuário pesquisa por vídeos através de palavras-chave.

3. Sistema apresenta resultado da busca: lista de vídeos.

4. Usuário seleciona visualização de vídeos de interesse.

5. Sistema exibe vídeo selecionado ao usuário.

6. Sistema destaca informações do vídeo sendo visualizado.

7. Usuário seleciona vídeos para criar a apresentação.

8. Usuário solicita montagem de apresentação.

9. Sistema apresenta formulário para cadastro de apresentação,

com os seguintes campos: Título da Apresentação e

Códigos dos Vídeos (códigos dos vídeos escolhidos para

criar a apresentação) – todos de preenchimento obrigatório.

O formulário destaca que o usuário deve inserir os códigos

dos vídeos selecionados na seqüência em que os mesmos

devem ser, posteriormente, exibidos – ao se exibir a

apresentação.

10. Usuário preenche formulário e solicita montagem de

apresentação através do botão “Criar Apresentação”

11. Sistema monta apresentação.

Pós-Condições Apresentação de vídeo criada.

Tabela A.5 – Caso de uso visualizar apresentação de vídeo

Visualizar Apresentação de Vídeo

Sumário Caso de uso associado à visualização de apresentação de vídeo.

Cenário de Sucesso

1. Usuário acessa página de busca de apresentação.

2. Usuário pesquisa por apresentação através do título da

mesma.

3. Sistema retorna apresentação, listando todos os vídeos que a

compõem (na seqüência especificada pelo próprio usuário

durante montagem da apresentação) e destacando as

informações de cada vídeo: Código e Título.

4. Usuário solicita visualização do primeiro vídeo que

compõem a apresentação.

5. Sistema carrega o vídeo selecionado para visualização.

6. Sistema destaca as informações do vídeo selecionado:

Código, Título e Descrição.

7. Usuário inicia exibição do vídeo, apresentando partes de

interesse.

8. Usuário repete os passos 4, 5 e 6 para todos os vídeos da

apresentação (segundo, terceiro, etc.).

Pós-Condições Apresentação visualizada pelo usuário.

Tabela A.6 – Caso de uso visualizar segmento não categorizado

Visualizar Segmento Não Categorizado

Sumário

Caso de uso associado à visualização de segmentos criados sem

a utilização de modelo de conteúdo.

Cenário de Sucesso 1. Usuário acessa página de busca de segmentos.

106

2. Usuário pesquisa por segmentos relacionados através de

palavra-chave.

3. Sistema apresenta resultado da busca: lista de segmentos.

4. Usuário solicita visualização dos segmentos de interesse.

5. Sistema exibe segmentos selecionados pelo usuário.

6. Sistema destaca segmento sendo visualizado (mostrando

suas informações: Código, Palavras-Chave, Tempo Inicial e

Tempo Final) e apresenta lista de segmentos relacionados

ao segmento sendo visualizado (caso contrário apresenta

lista vazia informando que não há segmentos relacionados

ao segmento sendo visualizado).

Pós-Condições Segmento visualizado pelo usuário.

Tabela A.7 – Caso de uso criar composição de segmentos não categorizados

Criar Composição de Segmentos Não Categorizados

Sumário

Caso de uso associado à composição de segmentos estruturados

sem utilização de modelo de conteúdo.

Cenário de Sucesso

1. Usuário acessa página de composição de segmentos

estruturados sem modelo de conteúdo.

2. Usuário pesquisa por segmentos criados.

3. Sistema apresenta resultado da busca: lista de segmentos.

4. Usuário solicita visualização dos segmentos de interesse.

5. Sistema exibe segmentos selecionados pelo usuário.

6. Sistema destaca segmento sendo visualizado (mostrando

suas informações: Código, Palavras-Chave, Tempo Inicial e

Tempo Final) e apresenta lista de segmentos relacionados

ao segmento sendo visualizado (caso contrário apresenta

lista vazia informando que não há segmentos relacionados

ao segmento sendo visualizado).

7. Usuário seleciona segmentos para composição.

8. Usuário solicita composição.

9. Sistema apresenta formulário para cadastro de composição,

com os seguintes campos: Título, Palavras-Chave, Códigos

dos Segmentos (códigos dos segmentos escolhidos para

criar a composição) – todos de preenchimento obrigatório.

O formulário destaca que o usuário deve inserir os códigos

dos segmentos selecionados na seqüência em que os

mesmos devem ser, posteriormente, exibidos – ao se exibir

a composição.

10. Usuário preenche formulário e solicita através do botão

“Criar Composição”.

11. Sistema cria composição.

Pós-Condições Composição criada.

Tabela A.8 – Caso de uso criar composição de segmentos categorizados

Criar Composição de Segmentos Categorizados

Sumário

Caso de uso associado à composição de segmentos estruturados

com utilização de modelo de conteúdo. A busca por segmento

107

pode ser realizada de duas formas (1) em função do seu tipo

(categoria) e do grupo pelo qual o mesmo foi criado e (2)

função do seu tipo (categoria) e palavras-chave associadas ao

mesmo.

Cenário de Sucesso

1. Usuário acessa página de composição de segmentos

estruturados com modelo – com listagem de segmentos por

tipo e grupo.

2. Usuário pesquisa por segmentos, utilizando uma das duas

opções de busca.

3. Sistema apresenta resultado da busca: lista de segmentos.

4. Usuário solicita visualização de segmentos de interesse.

5. Sistema exibe segmento selecionado ao usuário.

6. Sistema destaca segmento sendo visualizado (mostrando

suas informações: Código, Tipo, Palavras-Chave, Tempo

Inicial e Tempo Final).

7. Usuário seleciona segmentos para composição.

8. Usuário solicita composição.

9. Sistema apresenta formulário para cadastro de composição,

com os seguintes campos: Título, Palavras-Chave, Códigos

dos Segmentos (códigos dos segmentos escolhidos para

criar a composição) – todos de preenchimento obrigatório.

O formulário destaca que o usuário deve inserir os códigos

dos segmentos selecionados na seqüência em que os

mesmos devem ser, posteriormente, exibidos – ao se exibir

a montagem.

10. Usuário preenche formulário e solicita composição através

do botão “Criar Composição”.

11. Sistema criar composição.

Pós-Condições Composição criada.

Tabela A.9 – Caso de uso visualizar composição de segmentos

Visualizar Composição de Segmentos

Sumário Visualização de composição de segmentos.

Cenário de Sucesso

1. Usuário acessa página de busca de composição.

2. Usuário pesquisa por composição através do título da

mesma.

3. Sistema retorna apresentação para usuário.

4. Usuário seleciona e solicita visualização de composição.

5. Sistema exibe composição selecionada ao usuário.

Pós-Condições Sistema retorna apresentação requisitada por usuário.

108

Apêndice B: Questionários de Avaliação

Neste apêndice, apresentam-se os formulários de avaliação aplicados durante a

realização do estudo de caso.

Questionário Q1

1) No geral, como você avalia a montagem da apresentação sem uso de segmentos?

(x) Muito Complicado (x) Complicado (x) Fácil (x) Muito Fácil

2) No geral, como você avalia a montagem da apresentação com uso de segmentos?

(x) Muito Complicado (x) Complicado (x) Fácil (x) Muito Fácil

3) Como você avalia o uso de segmentos na montagem de apresentações de vídeo?

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

4) Comparando-se a montagem das apresentações sem e com segmentos, pode-se dizer

(x) A montagem da apresentação sem segmentos foi mais simples

(x) A montagem da apresentação com segmentos foi mais simples

5) Para a montagem de uma nova apresentação, qual opção você escolheria? Justifique

(x) Montagem de apresentação sem uso de segmentos

(x) Montagem de apresentação com uso de segmentos

6) No geral, como você avalia a exibição da apresentação sem segmentos?

(x) Muito Complicado (x) Complicado (x) Fácil (x) Muito Fácil

7) No geral, como você avalia a exibição da apresentação com segmentos?

(x) Muito Complicado (x) Complicado (x) Fácil (x) Muito Fácil

8) Comparando-se a exibição da apresentação sem e com segmentos, pode-se dizer:

(x) A exibição da apresentação sem segmentos foi mais simples

(x) A exibição da apresentação com segmentos foi mais simples

109

9) Imagine que você tenha a sua disposição uma apresentação criada sem o uso de

segmentos e outra apresentação criada utilizando-se segmentos. Para a exibição de

uma nova apresentação, qual opção você escolheria?

(x) Exibição da apresentação criada sem segmentos

(x) Exibição da apresentação criada com segmentos

10) Como você avalia o retorno de segmentos relacionados durante as buscas?

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

11) Os relacionamentos entre os segmentos pesquisados foram úteis para seu grupo?

(x) Sim (x) Não

12) Aponte pontos negativos e/ou positivos na montagem das apresentações?

Questionário Q2

1) Qual sua opinião em relação ao processo de segmentação de vídeos para criação de

segmentos? Marque uma opção para cada categoria.

(x) Muito Interessante (x) Interessante (x) Pouco Interessante (x) Desinteressante

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

2) Qual a sua opinião em relação à definição de tipos (tipo de segmento) para os

segmentos criados? Marque uma opção para cada categoria

(x) Muito Interessante (x) Interessante (x) Pouco Interessante (x) Desinteressante

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

3) A abordagem de segmentação facilita a aprendizagem do conteúdo de vídeos, pois

permite aos alunos fixar a atenção em partes específicas do vídeo, de acordo com

seus interesses e necessidades.

(x) Concordo Totalmente (x) Concordo Parcialmente

(x) Discordo Parcialmente (x) Discordo Totalmente

4) A abordagem de segmentação possibilita uma análise crítica do conteúdo de vídeo?

(x) Sim (x) Não

5) Em sua opinião, existem vantagens em se criar segmentos?

(x) Sim (x) Não

110

6) Suponha que você tenha à sua disposição dois repositórios (um repositório de vídeos

inteiros e um repositório de segmentos), ambos relacionados a um mesmo tema de

estudo. Se você tiver que estudar tal tema utilizando-se de apenas um dos

repositórios, qual você utilizaria?

(x) Repositório de vídeos inteiros (x) Repositórios de segmentos

7) Em relação à descrição dos segmentos, qual opção você escolheria?

(x) Uso apenas de palavras-chave

(x) Uso de palavras-chave em conjunto com a definição de um tipo para o segmento

8) Se você realizasse uma nova tarefa de segmentação e tivesse que definir um tipo

para o segmento criado, qual das opções abaixo você escolheria?

(x) Definir um tipo dentre um conjunto pré-definido de tipos

(x) Definir um tipo com suas próprias palavras

Questionário Q3

1) Qual a sua opinião em relação ao uso de segmentos estruturados através de tipos na

montagem da apresentação? Marque uma opção para cada categoria

(x) Muito Interessante (x) Interessante (x) Pouco Interessante (x) Desinteressante

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

2) Você verificou vantagens nas buscas utilizando a abordagem de “tipos”? Comente

(x) Sim (x) Não

3) Se você fosse montar uma nova apresentação, qual das seguintes abordagens você

utilizaria? Comente.

(x) Uso de segmentos estruturados apenas por seu grupo

(x) Uso de segmentos estruturados apenas por outros grupos

(x) Uso de segmentos estruturados por seu grupo em conjunto com os estruturados por

outros grupos

4) Para a montagem desta nova apresentação, qual das abordagens você utilizaria?

(x) Uso de segmentos estruturados com definição de “tipo”

111

(x) Uso de segmentos estruturados sem definição de “tipo”

5) O fato dos segmentos estarem categorizados em tipos:

(x) Facilitou a montagem da apresentação

(x) Não facilitou a montagem da apresentação

6) Qual das opções você escolheria para a montagem de uma nova apresentação?

(x) Ter a disposição (para visualizar) relacionamentos entre segmentos

(x) Não ter a disposição (para visualizar) relacionamentos entre segmentos

7) Qual das duas opções você achou mais interessante?

(x) Uso de segmentos relacionados (como na primeira tarefa)

(x) Não usar segmentos relacionados (como na quarta tarefa)

8) Você recomendaria aos alunos que fossem criar novos segmentos para que eles

relacionassem tais segmentos?

(x) Sim (x) Não

9) No geral, você reutilizaria as abordagens de segmentação de vídeos e composição de

novos vídeos a partir de segmentos? Comente.

(x) Sim (x) Não

Questionário Q4

1) Qual a sua opinião em relação aos segmentos criados pelo Grupo avaliado?

(x) Muito Interessante (x) Interessante (x) Pouco Interessante (x) Desinteressante

2) Em sua opinião, os segmentos criados pelo grupo avaliado lhe ajudariam a estudar o

assunto aos quais tais segmentos estão relacionados? Explique.

(x) Sim (x) Não

3) Suponha que você tenha que estudar um determinado assunto utilizando-se de

segmentos. Qual das seguintes abordagens você seguiria?

(x) Utilizaria apenas seus próprios segmentos

(x) Utilizaria apenas segmentos criados por outros alunos

(x) Utilizaria, além dos seus próprios segmentos, segmentos criados por outros alunos

4) Em sua opinião, o compartilhamento de segmentos entre diferentes grupos de alunos

pode favorecer a troca de idéias?

112

(x) Sim (x) Não

5) O compartilhamento de segmentos entre diferentes alunos permite desenvolver nos

alunos a capacidade de avaliar e/ou considerar pontos de vista de outros alunos

(x) Concordo Totalmente

(x) Concordo Parcialmente

(x) Discordo Parcialmente

(x) Discordo Totalmente

6) O grupo avaliado explorou partes de vídeos que seu grupo não explorou?

(x) Sim (x) Não

7) O seu grupo explorou partes de vídeos que o grupo avaliado não explorou?

(x) Sim (x) Não

8) Os segmentos criados pelo grupo avaliado, em relação aos segmentos criados pelo

seu grupo, são:

(x) Muito Semelhantes (x) Semelhantes (x) Diferentes (x) Muito Diferentes

Questionário Q5

1) Qual sua opinião em relação ao processo de segmentação de vídeos para criação de

segmentos? Marque uma opção para cada categoria.

(x) Muito Interessante (x) Interessante (x) Pouco Interessante (x) Desinteressante

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

2) Qual a sua opinião em relação à definição de tipos (tipo de segmento) para os

segmentos criados? Marque uma opção para cada categoria

(x) Muito Interessante (x) Interessante (x) Pouco Interessante (x) Desinteressante

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

(x) Ajuda na descrição do segmento (x) Não ajuda na descrição do segmento

3) A abordagem de segmentação facilita a aprendizagem do conteúdo de vídeos, pois

permite aos alunos fixar a atenção em partes específicas do vídeo, de acordo com

seus interesses e necessidades. Comente

(x) Concordo Totalmente (x) Concordo Parcialmente

(x) Discordo Parcialmente (x) Discordo Totalmente

113

4) Existe alguma vantagem em se criar segmentos? Comente sua resposta

(x) Sim (x) Não

5) Se você realizasse uma nova tarefa de segmentação, qual das abordagens abaixo

você utilizaria?

(x) Segmentação sem definição de tipo para cada segmento

(x) Segmentação com definição de tipo para cada segmento

6) Se você realizasse uma nova tarefa de segmentação e tivesse que definir um tipo

para o segmento criado, qual das opções abaixo você escolheria?

(x) Definir um tipo dentre um conjunto pré-definido de tipos

(x) Definir um tipo com suas próprias palavras

7) Qual a sua opinião em relação ao processo de relacionamento de segmentos?

Marque uma opção para cada categoria

(x) Muito Interessante (x) Interessante (x) Pouco Interessante (x) Desinteressante

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

(x) Muito Complicado (x) Complicado (x) Fácil (x) Muito Fácil

8) Em sua opinião, os relacionamentos entre segmentos podem auxiliar os alunos que

forem estudar os segmentos que seu grupo criou?

(x) Sim (x) Não

9) Em um novo processo de segmentação você:

(x) Gostaria de relacionar os segmentos criados

(x) Não gostaria de relacionar os segmentos criados

Questionário Q6

1) Qual a sua opinião em relação ao uso de segmentos para a montagem de uma

apresentação? Marque uma opção para cada categoria.

(x) Muito Interessante (x) Interessante (x) Pouco Interessante (x) Desinteressante

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

2) Para a montagem de uma nova apresentação, qual das seguintes abordagens você

utilizaria?

(x) Uso de segmentos criados apenas pelo seu grupo

114

(x) Uso de segmentos criados pelo seu grupo em conjunto com segmentos criados por

outros grupos

3) Em sua opinião, ao fato dos segmentos estarem estruturados segundo um “tipo”

ofereceu algum tipo de benefício para a montagem da apresentação? Comente.

(x) Sim

(x) Não

4) Em sua opinião, as apresentações criadas com base em vários segmentos diferentes

são uma boa opção para estudos futuros? Comente.

(x) Sim

(x) Não

5) Imagine que você queira estudar um determinado assunto. Imagine também que

você tenha a sua disposição - para pesquisa - vídeos inteiros sobre temas

relacionados ao assunto a ser estudado e vários vídeos compostos (vídeos criados a

partir de vários segmentos) também sobre o assunto de estudo. Qual seria sua

primeira opção de pesquisa?

(x) Vídeos inteiros

(x) Vídeos compostos

6) O fato dos segmentos estarem categorizados através de tipos:

(x) Facilitou a montagem da apresentação

(x) Não facilitou a montagem da apresentação

7) Como você avalia o retorno de segmentos relacionados durante buscas por

segmentos?

(x) Muito Útil (x) Útil (x) Pouco Útil (x) Não é Útil

8) Os relacionamentos estabelecidos entre os segmentos pesquisados foram úteis para

seu grupo?

(x) Sim

(x) Não

9) Para a montagem de uma nova apresentação, quais das opções você escolheria:

(x) Poder visualizar relacionamentos entre diferentes segmentos

(x) Não visualizar relacionamentos entre diferentes segmentos

115

10) No geral, você reutilizaria as abordagens de segmentação de vídeos e composição de

novos vídeos a partir de segmentos? Comente.

(x) Sim

(x) Não

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